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Enregistrement W4288759753 · doi:10.1093/acrefore/9780190264093.013.1763

Critical ESL Education in Canada

2022· reference-entry· en· W4288759753 sur OpenAlexaboutno aff
Sunny Man Chu Lau

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Education · 2022
Typereference-entry
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyCritical pedagogyCritical theoryPedagogyCritical thinkingMaterialismIndigenousInterrogationCritical consciousnessEpistemologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Critical approaches to English as a second language (ESL) education in Canada broadly fall under two intersecting orientations—inclusivity-focused and issue-focused. Inclusivity-focused education refers to critical approaches to ESL that valorize minoritized and/or Indigenous students’ voices, languages, and other semiotic resources in learning (in) English. This inclusive orientation aims to challenge systemic marginalization of multicultural voices and identities, destabilize static notions of languages and other modes of communication, and importantly, decolonize inequitable power structures inherent in academic and broader social setting. An issue-focused approach adopts an explicit critical agenda, using eco-social issues as the foci of curricular content to engage students in critical interrogation of social assumptions and participation in related class-based action research to simultaneously learn the language and enact change in broader communities. Recent trends in critical issue-focused inquiries also draw on posthumanist, socio-materialist, and Indigenous perspectives to offer more complex, interconnected, and distributed views of language learning and social change. These perspectives not only urge for alternative ways (cognitive, bodily, multi-sensory, affective, and spatial) of critical engagement but also a more human decentering perspective to understand the ethical interdependence of the human/non-human world.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,614
Score d'incertitude au seuil0,989

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0300,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,307 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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