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Enregistrement W4282024774 · doi:10.3138/cmlr-2020-0023

Becoming “Multilingual” Professional French Language Teachers in Transnational and Contemporary Times: Toward Transdisciplinary Approaches

2022· article· fr· W4282024774 sur OpenAlexaffvenueabout
Julie S. Byrd Clark, Sylvie Roy

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensUniversity of CalgaryWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente de nouvelles façons de penser à « devenir multilingue » à l’ère transnationale en examinant l’importance du multilinguisme pour les étudiants multilingues inscrits à des programmes de formation en enseignement du français dans les provinces de l’Alberta et de l’Ontario. Comme la diversité est plus présente dans les classes d’enseignement en français, nous ne pouvons plus de considérer ce multilinguisme comme étant un objet figé ni continuer à considérer les identités linguistiques comme étant statiques. À partir d’une approche ethnographique et sociolinguistique et d’un cadre analytique du discours, nos résultats révèlent certaines des pratiques et représentations linguistiques complexes des futurs enseignants. Cet article s’appuie sur les données initiales recueillies à partir d’observations, de commentaires en ligne et d’entretiens en classe. Nos conclusions révèlent: (1) comment certaines représentations sont construites, valorisées, négociées et contestées; et (2) de quelle manière les normes linguistiques ont un impact (ou entravent) le développement de répertoires multilingues. Ces résultats nous fournissent des moyens essentiels d’observer ce que les futurs enseignants multilingues font avec la langue, mais aussi comment et pourquoi ils font ce qu’ils font, comment ils se présentent eux-mêmes dans des espaces différents, comment ils sont perçus par les autres dans certains contextes et comment certaines représentations deviennent significatives et incarnées. Cette étude peut aussi influencer les pratiques enseignantes dans les classes multilingues.

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 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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,306
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,091
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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