Ethics and ethos in the development of SLA language learning programs for newcomers : a reflection on identity, integration, and language learning
Notice bibliographique
Résumé
Le climat politique actuel vise à vis les populations immigrantes pose des questions sur l’immigration sécurisée, inclusive et équitable. Malgré le discours actuel et la politique déjà en place, des pays d’accueil comme le Canada et la France, ayant des approches distinctes, partagent des problèmes similaires, notamment l’apprentissage de la langue cible, l’intégration, le positionnement et l’identité. Dans le but de mieux comprendre ces problématiques cette étude qualitative comparative interroge directement les acteurs importants dans les domaines de l’enseignement et l’apprentissage de la langue et culture cible (les professeurs et les immigrants, respectivement). L’analyse thématique des résultats d’un sondage en ligne et des entretiens à question semi dirigées suggère que les programmes déjà en place sont limités dans l’ai qu’ils apportent à l’intégration des nouveaux arrivants. Ainsi, les résultats proposent que quel que soit le niveau compétence dans la langue cible, un élément essentiel à l’intégration est un réseau social des nationaux du pays d’accueil.
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 | 0,023 | 0,013 |
| 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 | 0,014 | 0,039 |
| Communication savante | 0,012 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».