Mediation practices of pluri-lingual/cultural, and transnational educators and researchers: a collaborative autoethnography
Notice bibliographique
Résumé
In shifting the field of applied linguistics towards more dynamic and holistic language perspectives and practices, the concept of mediation has helped frame language use and users as part of social, agentive, collaborative communication processes within and across languages. While mediation is typically used in relation to language learners (Council of Europe, Citation2020), the concept can also be applied to language professionals. This collaborative autoethnographic study explores the mediation practices influencing the identities, teaching, and research of two pluri-lingual/cultural, transnational educators. Adopting a collaborative autoethnographic approach (Chang et al., Citation2013), we collected data through interview questions, tandem writing and written dialogic conversations. The collected data was analyzed through an inductive thematic approach (Braun et al., Citation2019) to capture the plurilingual, pluricultural, and transnational repertoire and mediation practices we engage in. We position ourselves as participants to co-explore our distinct and intersecting lived experiences as teachers and researchers in applied linguistics and language education. Our study suggests that mediation transcends the confines of a primarily pedagogical application, revealing to be a dynamic and fundamentally constitutive process for the negotiation of identities as individuals, educators, and researchers, as it actively molds the modalities individuals adopt to create new meaning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,022 |
| Communication savante | 0,008 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».