Supporting Newcomer Children’s Language Awareness, Incidental Language Learning, and Identity Negotiation through the Multilingual Linguistic Landscape: An Exploratory Case Study
Notice bibliographique
Résumé
L’auteure explore la perspective qu’ont les enfants nouveaux arrivants apprenant la langue anglaise sur leur paysage linguistique ainsi que l’interprétation qu’ils en font. Elle se penche au surplus sur la mesure dans laquelle les activités axées sur le paysage linguistique influencent la conscience linguistique et l’apprentissage de ces élèves, leurs négociations identitaires et leur sentiment d’appartenance. La participation des élèves comme cochercheurs permet à l’auteure d’adopter une méthodologie créative qu’elle applique au moyen d’activités en classe, notamment des photos prises par les enfants, des analyses VLP (visuelles, lexicales et pragmatiques), des conversations sur la recherche et la création d’art visuel (conception de cartes) utilisé comme texte d’identité. Les résultats incluent 1) les types de paysage linguistique qui attirent les enfants, 2) les interprétations que donnent les élèves de leurs paysages linguistiques multilingues et 3) l’influence des activités spécifiquement conçues pour cette recherche sur les processus de construction de sens, l’apprentissage des langues, la conscience linguistique et le positionnement identitaire. Dans l’ensemble, les résultats obtenus laissent croire que l’augmentation du nombre de signalisations multilingues favorise la conscience linguistique des enfants apprenant la langue anglaise, renforce leur identité et leur sentiment d’appartenance, et permet l’apprentissage incident de la langue première (L1) et de la langue seconde (L2).
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».