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Enregistrement W2918119704 · doi:10.3138/cmlr.2018-0168

D’une langue à l’autre : pour une didactique plurilingue et translangagière de l’écrit

2019· article· fr· W2918119704 sur OpenAlexaffvenueabout
Guillaume Gentil

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2019
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La didactique de l’écrit est traditionnellement cloisonnée en fonction de la langue : anglais ou français, langue première ou langue additionnelle. Ce cloisonnement est en décalage par rapport aux besoins et pratiques des scripteurs en situations multilingues qui imposent de rédiger dans une langue à partir de sources dans une autre langue tout en alternant la langue utilisée pour composer. Par exemple, au Québec et en France, il n’est pas rare que des étudiants en sciences rédigent leurs thèses en français à partir d’articles en anglais, avant de publier eux-mêmes en anglais tout en vulgarisant leurs résultats en français. Une autre pratique de plus en plus courante est de soumettre une thèse bilingue comprenant des articles publiés, généralement en anglais, insérés dans une charpente en français. De telles pratiques exigent non seulement de savoir lire et écrire dans deux (bilittératie), voire plusieurs (plurilittératie), langues, mais aussi de pouvoir passer aisément d’une langue et d’un mode à l’autre (compétences translangagières ou translittératie). À partir d’études de cas de scripteurs bilingues et d’autres études sur le transfert en écriture, l’éducation plurilingue et la traduction, cette communication vise à illustrer les défis que pose le développement de la bilittératie et de la translittératie tout en proposant des stratégies pédagogiques et curriculaires pour faciliter cet apprentissage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,015
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,006

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations41
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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