Notice bibliographique
Résumé
For decades, language and literacy scholars working within a sociocultural framework have laboured to bring attention to the strengths of marginalized students in an effort to create more inclusive and equitable learning environments (e.g., Cummins, 2000; Dyson, 1997; González et al., 2005; Heath, 1983). While this work has moved the field forward in invaluable ways, it has not consistently engaged with processes of marginalization as a complex practice, which has produced gaps in our understanding of how we can best address it in research and practice to the benefit of all learners. Drawing on the notions of literacy socialization (Sterponi, 2012) and syncretic literacy (Duranti and Ochs, 1996; Gregory et al., 2013a), in this paper I conduct a close examination of the in- and out-of-school literacy socialization practices of Max Calfu, a seven-year-old Chilean-Canadian boy, over the course of a year-long ethnography that I conducted with his family at their home, at his Spanish-English bilingual public school, and in transit between home and school in a large Western Canadian city. At school, Max's Indigenous identity was regularly rendered invisible by the cultural capital his Chilean-national heritage held within the Spanish bilingual program (Calderón and Urrieta, 2019). Using thematic analysis (Saldaña, 2013), I demonstrate how Max incorporated the wolf figure into his literacy practices over the course of the research year, considering multiple scales of space and time, and in relation to key mediators. My analysis calls attention to the ways in which he drew on his syncretic literacy experiences to author his Indigenous identity in official and unofficial learning spaces. I conclude the paper by arguing that examining syncretism in children's literacy practices can lay the foundation for a more ethically, emotionally, and culturally engaged language education.
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,016 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».