<i>Landguaging</i> Imperialism through Teacher-Reflection Art: Land-Sensitizing Tools for Imperial Language Instructors
Notice bibliographique
Résumé
Land dispossession is key to imperialism as it enables settlers to deterritorialize from their homelands and reterritorialize onto foreign lands, displacing Indigenous inhabitants. In Canada, this settler colonial process not only imposed English and French as dominant languages but also contributed to a broader desensitization to land among their speakers. Ecolinguistics responds to this disconnection by fostering positive land/language relationships using plurilingual and land-sensitizing techniques (i.e., environmental attunement). Currently, many Canadian language teachers struggle to integrate these approaches into their pedagogies. Following teacher reflection research and arts-based inquiry, the Multimodal Autobiographical Landguaging Portrait (MALP) was developed to support imperial language teachers in connecting their language teaching and learning experiences to the land(s) upon which they occurred, attuning them to the role of land in language use. Qualitative analyses of eight MALPs from plurilingual pre-service ESL teachers in Quebec showed that land was understood anthropocentrically. However, those with knowledge of their Indigenous backgrounds or experience with Indigenous pedagogies demonstrated higher levels of environmental attunement. The MALP was useful for articulating land/language embodiment of heritage languages, Indigenous issues, and imperial expansionism, but it was less successful in making connections between English/French and their European homelands. Ecolinguistic activities are thus provided to support land-sensitizing pedagogies that promote positive environmental attunement.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».