Notice bibliographique
Résumé
Many teachers who see the multilingual and multicultural nature of society reflected in their classrooms seek inclusive and effective teaching strategies that go beyond conventional monolingually and monoculturally conceived approaches. Translanguaging, as communicative and cognitive practice which draws on a speaker’s full multilingual repertoire, is a valuable resource for teaching and learning in contemporary linguistically diverse classrooms. When enacted in teaching and learning, translanguaging supports students not only to employ their full range of linguistic and cultural knowledge in the learning process to enable deeper and more connected understanding of content and language, but also contribute to the learning of their peers and teachers and bridge spaces between educational institutions, families and communities. This special issue addresses the role and use of translanguaging as a resource for students and teachers in a range of education settings including institutions and systems operating under a monolingual mindset (Clyne, 2008) in English-speaking countries including USA, UK, Canada, Australia and New Zealand. The studies present examples of practice from early childhood, primary, secondary and tertiary education settings, encompassing students from all walks of life in mainstream education, introductory language centres and heritage language classrooms. Discussion of multilingual and translanguaging practice, learning and pedagogy, case studies of linguistic and educational practice, and principles for translanguaging in teaching and learning will interest and inform educators in all roles, including teachers, teacher educators and researchers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,400 | 0,246 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».