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Enregistrement W4413829435 · doi:10.5040/9781350186545

Teachers as Mediators in Language Immersion Education

2025· book· en· W4413829435 sur OpenAlexaboutno aff
Kelle L. Marshall, Wendy D. Bokhorst‐Heng

Notice bibliographique

RevueBloomsbury Publishing Plc eBooks · 2025
Typebook
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSecond Language Learning and Teaching
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImmersion (mathematics)PsychologyPedagogyMathematics educationSociologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<JATS1:p>This book explores the role of teachers as intercultural mediators within language immersion education programs. The authors draw on research conducted in the context of a one-way French immersion program in New Brunswick, Canada, an officially bilingual province and country. Their discussion is anchored on the landmark Douglas Fir Group framework of second language acquisition, examining the implications of macro-level ideologies for language education, curriculum and intercultural instruction. The book considers educators’ placement within the framework and their potential role as intercultural mediators between macro-level ideologies, meso-level curricular implementation, and their students at the micro level. They even provide an amendment to the framework that models this mediating role.</JATS1:p> <JATS1:p>Through interview data with entry point early French immersion teachers and principals of their schools, the authors emphasise the importance of theoretically situating teachers’ positions as mediators of ideology and culture. Through this, we can fully understand what it means to incorporate intercultural competence into language learning. They argue that, teachers receive little support—either through curriculum or through training—on how to engage with (inter)cultural instruction in their practice. They then describe their own course for training pre- and in-service teachers on intercultural mediation in their language education practice, applicable to a variety of language learning models and contexts.</JATS1:p>

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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