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Enregistrement W3000643813 · doi:10.18192/olbiwp.v10i0.3555

Translanguaging et intercompréhension - deux approches à la diversité linguistique ?

2020· article· fr· W3000643813 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueOLBI Journal · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesTranslanguagingSociologyPhilosophyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

C’est la compétence plurilingue qui constitue l’un des objectifs centraux de la politique linguistique de l’Europe. Le translanguaging (TL) comme l’intercompréhension (IC) sont des conceptions proposées comme appropriées sur le chemin vers une diversité linguistique vécue. Les deux concepts se situent dans le champ de recherche en plurilinguisme comme approches positives à la diversité linguistique. Incontestablement, ils représentent un enrichissement dans le débat scientifique autour du plurilinguisme. Néanmoins, les frontières et interfaces entre TL et IC restent floues de sorte que la question d’une définition pertinente se pose généralement. À cet égard, la présente contribution se penchera sur la clarification des notions en question. L’objectif de cet article est donc de mettre en évidence quelques convergences et divergences épistémologiques entre les deux approches. Afin de compléter la perspective théorique, seront discutés quelques exemples d’une enquête menée à ce propos parmi des acteurs universitaires dans le domaine du plurilinguisme, les participants du Colloque du CCERBAL 2018.
 Mots-clés : translanguaging, intercompréhension, plurilinguisme, approches plurielles, éducation plurilingue et interculturelle

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.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,919
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,235 · 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