A Place to Call Home: Stories of a Young Refugee-Background Child Navigating Classroom, Marginal, and Neighbourhood Places
Notice bibliographique
Résumé
This article explores the experiences of Anh, a seven-year-old refugee-background child, focusing on his meaning-making and identities in place. Place-based literacies highlight how location supports children in revealing and reimagining their worlds. From a Multiliteracies perspective, I highlight places as texts—spatial, material, visual, and affective, imbued with ideologies and offering meaning through relational experiences.Using narrative inquiry, I share Anh’s stories—moving from small classroom places like his desk and the Reading Nook; to the playground and the Resource Room; to his home and neighborhood—showcasing how places reflected his ways of knowing and being. As he traverses each place, I discuss that he became increasingly more creative in his language and literacy practices, incorporated his communicative repertoires, and created belonging for himself.Anh’s journeying is interpreted as: (1) Navigating White ways of listening within classroom places; (2) Creating new worlds in marginal places; and (3) Being and becoming at home. Pedagogical implications focus on listening for brilliance as young refugee-background children navigate normative school places and creating multiliterate relational practices to support situated meaning-making.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,015 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| 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 ».