Remixing images, words, and ideas: Young emergent bilinguals composing remixed countertexts as a creative, relational, and decolonizing practice
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
Sharing multimodal creations of four young racialized multilingual learners from a year-long education design research project, this paper argues that remixing and repurposing are decolonizing practices through which marginalized children create countertexts. Anh, Jordan, Sarah, and Kimi – children categorized as English language learners (ELLs) in a Grade 2/3 Western Canadian classroom – expertly designed countertexts using popular and digital culture, remixed drawings, and storied responses to mentor texts and classroom activities. Framed by perspectives of multiliteracies and culturally sustaining pedagogies, these remixed countertexts highlight non-dominant perspectives and bring young children’s diverse knowledges into the official space of the classroom.Thematic and visual analysis of the children’s oral, written, and visual countertext data highlights languages and literacies as relational practices; remixing as a creative composing process for emergent bilinguals; and remixed countertexts’ potential for supporting decolonial and antiracist reimaginations of emergent bilinguals’ participation and achievement. While individual and original productions are often most valued within Western educational systems, the creative processes that accompany borrowing, copying, and remixing in countertexts can transform language, texts, and practices as they are flexibly re-purposed and re-sourced. A critical appreciation of remixed countertexts encourages educators to resist normative and narrow conceptions of literacy, consider White middle-class subtexts, challenge colonial ideas of composition, and design collaborative, decolonizing, and antiracist pedagogies.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 découle