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Enregistrement W3044051892 · doi:10.7202/1070102ar

Être plurilingues et francophones : représentations et positionnements identitaires d’élèves de francisation à Vancouver

2020· article· fr· W3044051892 sur OpenAlexaffvenueabout
Catherine Levasseur

Notice bibliographique

RevueÉducation et francophonie · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrenchHumanitiesSociologyPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En milieu linguistique minoritaire au Canada, où les écoles francophones accueillent une population diversifiée sur les plans culturel et linguistique, de nombreux élèves ayants droit commencent leur scolarisation avec des compétences limitées en français. Cet article vise à mettre en lumière les représentations et les positionnements identitaires de jeunes élèves plurilingues d’une école francophone de la région de Vancouver ayant reçu du soutien linguistique dans le cadre d’un programme de francisation. À partir d’une étude ethnographique de sociolinguistique menée dans une école de la région de Vancouver en 2010-2011, cet article discutera, d’une part, des représentations de l’identité francophone, telles qu’elles ont été exprimées par les élèves de francisation, et, d’autre part, de leurs efforts d’investissement ainsi que de leurs positionnements identitaires par rapport à ces représentations. Les résultats de la recherche souligneront les sentiments d’inadéquation et d’aliénation exprimés par les élèves de francisation qui se reconnaissent peu dans les représentations stéréotypées de l’identité francophone. Les expériences des élèves de francisation, considérés ici en tant que néo-locuteurs du français, illustreront les dynamiques de légitimation ayant cours en milieu scolaire et inspireront des pistes de réflexion en vue de rendre le système scolaire francophone canadien plus inclusif.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,099
Score d'incertitude au seuil0,200

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0140,006
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,381 · 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'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

Citations10
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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