Affordances of in-School Video Production for a Plurilingual Adolescent with Interrupted Formal Education and Refugee Experiences: A (Hopeful) Case Study
Notice bibliographique
Résumé
As Canada is increasingly committing to refugee resettlement, there is a critical need to understand how youth from refugee backgrounds can be supported to achieve their full potential in Canadian schools. This multi-year qualitative ethnographic case study explores the affordances of in-school video production for one plurilingual adolescent learner with significantly interrupted formal education and refugee experiences. Youth from refugee backgrounds have been shown to utilize digital multimodal composing (DMC), defined as the use of digital tools to make meaning in multiple modes (e.g., languages, images, sounds, gestures), including video production, to express their identities and strengthen relationships. However, few studies have explored the affordances of DMC specifically for youth from refugee backgrounds with interrupted formal education, at school in their settlement contexts. Guided by sociocultural and multimodal approaches to literacy, as well as an identity investment perspective on participation in learning, the study identifies three thematic patterns of video-production affordances: (1) overcoming the language barrier; (2) showcasing fluency; and (3) countering deficit perceptions. The study helps educators and teacher-educators better understand the affordances of in-school video production for youth from refugee backgrounds with significantly interrupted formal education.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».