Review of Melo-Pfeifer (2023): Linguistic Landscapes in Language and Teacher Education. Multilingual Teaching and Learning Inside and Beyond the Classroom
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The edited volume by Slvia Melo-Pfeifer offers an international account of how linguistic landscapes (LLs, which refer to the use of language in the environment such as the words and images displayed in public spaces) can be used to promote multilingual pedagogies in diverse settings around the world, both inside and beyond the classroom, in (foreign) language learning and teacher education.The book draws from empirical case studies conducted by the collaborators of the Local Linguistic Landscapes for Global Language Education in the School Context (LoCALL) project. 1 In the introduction of the volume (Chapter 1), Melo-Pfeifer discusses LLs as an educational research field that has the potential to be used as a research tool and data source to address current issues and challenges in multilingualism, specifically in relation to language education.Melo-Pfeifer's stance is that LLs exist at the intersection of three turns in applied language studies: (1) the multilingual turn, which includes the implementation of multilingual pedagogies not only in the language classroom but across the curriculum, as well as a research agenda focused on (linguistic) justice in education; (2) the visual turn, which is reflected in the growing disciplinary interest in students' development of linguistic and cultural awareness, aesthetic competence, and visual literacy; and (3) the spatial turn, where meaning is constructed and emerges in context, in a given spatial orientation, depending on individuals' spatial repertoires.Additionally, this chapter presents an overview of all chapters, with the chapters grouped in four parts, each of which addresses a different dimension of LLs in relation to multilingual education.Part 1 (Chapters 2-5) explores the role of LLs as multilingual pedagogical resources in order to establish a connection between the school and the community and to empower students as active learners and decision-makers of their
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle