Immigration linguistic policies and French teaching for adult migrants : cross analysis on France, Belgium, Switzerland and Quebec
Notice bibliographique
Résumé
Cette thèse propose d’identifier une catégorie particulière de politiques linguistiques, les politiques linguistiques d’immigration. Nous portons un regard croisé sur quatre contextes francophones. Cette recherche comparative permet de décentrer les débats autour de la langue et de l’immigration du seul cadre national. Nous proposons de situer les dimensions linguistiques, culturelles et éducatives liées à l’intégration des populations migrantes dans une perspective européenne et internationale. L’étude poursuit un double objectif : effectuer une typologie et une évaluation de ces politiques. Il est question de décrire et d’analyser les choix et les actions étatiques menés pour la connaissance et l’apprentissage de la langue par les adultes migrants. Notre recherche identifie le tournant à partir duquel la « maîtrise » de la langue est devenue un enjeu politique et un volet indissociable des politiques d’immigration. D’un côté, la thèse met en relief les idéologies linguistiques qui structurent les imaginaires collectifs nationaux, et leur influence sur les argumentaires et les aménagements des politiques. De l’autre côté, elle met en valeur la circulation des présupposés idéologiques et des pratiques étatiques liés à la langue et à l’immigration. Enfin, la recherche considère l’impact des différents aménagements étudiés sur la production des savoirs scientifiques et sur la formation en didactique des langues.
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 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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».