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Enregistrement W2989731973 · doi:10.3138/cmlr.2019-0005

Explorations du sociomatériel dans les recherches sur l’apprentissage et l’enseignement des langues

2019· article· en· W2989731973 sur OpenAlexaffvenueabout
Diane Dagenais

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPosthumanismSociologyField (mathematics)Sociocultural evolutionEpistemologyMaterialismHumanitiesAnthropologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the last several years, we have seen a widening of the conceptual field in the research on language learning and teaching. Many articles published over the last 20 years in the The Canadian Modern Language Review draw on poststructural, sociocultural, and sociolinguistic theories and now occupy an important place alongside articles inspired by psycholinguistic perspectives. Recently, there has been interest in the field for theories of the material. Stemming from several disciplines, work on the topic emerges from various schools of thought, including posthumanism (Braidotti), new materialism (Bennett), and relational ontologies (Barad), among others, and several authors are inspired by the work of Deleuze and Guattari. According to these perspectives, discursive processes and social activities are entangled in the material world and are ontologically inseparable from it. Thus, the study of learning and teaching phenomena, inspired by these theoretical frameworks, moves away from an analysis centred solely on the person and the social. It examines the relations between the human and the material to find out how they take shape together, change continually, and affect the observed phenomena. In this article, I present some key concepts and avenues of research explored in this work. I also note how researchers explore research methods and conceptualizations of language learning and teaching that differ from those that have been privileged in the field until now.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,195 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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