Le parcours d’intégration d’une langue autochtone dans le programme scolaire : le cas du kali’na en Guyane française
Notice bibliographique
Résumé
La diversité linguistique et culturelle est au coeur des enjeux éducatifs contemporains façonnant la dynamique des systèmes scolaires dans des contextes variés (Wotherspoon 2018). Certains leaders autochtones et chercheurs réclament que cette diversité soit prise en compte dans un objectif de reconnaissance et de valorisation des savoirs autochtones (Battiste 2002). Toutefois, il s’agit aussi d’un terrain contesté. Des individus et/ou institutions peuvent exprimer une résistance face à l’intégration de ces savoirs dans les programmes scolaires parce qu’ils y voient une menace pour l’éducation occidentale traditionnelle ou parce qu’ils ne comprennent pas la valeur et l’importance des savoirs autochtones (Battiste 1998 ; Biermann 2011). Malgré tout, des initiatives d’intégration de ces savoirs sont mises en place, mais varient d’un pays à l’autre et d’une communauté à l’autre. Cette étude s’attache à documenter l’une de ces initiatives, en cours en Guyane française, se déployant au sein de deux communautés autochtones kali'na. En m’appuyant sur les données d’une recherche de terrain issues de 43 entrevues semi-dirigées, j’ai pu documenter les motivations qui sous-tendent la demande d’intégration linguistique, ainsi qu’examiner les résistances et les obstacles émergents au sein des communautés et du milieu éducatif. Les défis rencontrés lors de la mise en place du projet, ainsi que certaines des retombées observées, ont également émergé au cours de cette recherche et sont présentés dans cet article.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».