Forthcoming in <i>The Modern Language Journal, 110</i> (Supplement 2026)
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
The 2026 Supplement is dedicated to a special issue entitled Positive Psychology for Institutions, guest edited by Tammy Gregersen (Baylor University, Waco, Texas), Sarah Mercer (University of Graz, Austria), and Peter MacIntyre (Cape Breton University, Canada). This collection aims to extend the perspective of positive psychology to the institutional dimension. Since its introduction to second language acquisition in the early 2010s, positive psychology has become an influential field within applied linguistics, producing significant research and academic interest. Rooted in three pillars—positive emotions, strengths and character traits, and positive institutions—positive psychology has largely focused on the first two, with little attention to the institutional dimension. This imbalance has drawn criticism for overlooking how systems and institutions shape well-being, potentially placing undue responsibility for happiness on individuals rather than on structural factors. To address this gap, this Modern Language Journal special issue explores positive psychology at the institutional level, examining how schools, universities, and public institutions can foster well-being in language education. The issue adopts an ecological framework, positioning teachers at the center of interconnected systems—individual, social, institutional, and cultural. Through primarily qualitative methods, contributors will analyze how institutional policies, values, and practices support or hinder collective and individual development. This initiative seeks to rebalance positive psychology's focus from individuals to the broader environments that enable positive language learning, offering timely insights in a post-COVID educational landscape.
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.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 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