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Enregistrement W592714247

Multilingual education in practice : using diversity as a resource

2003· book· en· W592714247 sur OpenAlexaboutno aff
Sandra R. Schecter, Jim Cummins

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUrduTamilMathematics educationCompetence (human resources)PedagogyComputer scienceLinguisticsPsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

0 This book presents outcomes of Canadian school-communityuniversity collaboration (p. ix). ESL students constitute valuable resources, and heritage languages are seen as vehicles for successful language acquisition. The first chapter presents framework for academic language learning, which is applied in chapter 3. Chapter 2 outlines inclusive (p. 17) reception newcomers receive at Thornwood Public School, offering ideas that schools with fewer ESL teachers may need to adapt. Chapter 3 shows how to effectively use students' sociolinguistic capital. Chapter 4 analyzes ESL student writing. Chapter 5 discusses how teacher training programs can better serve multilingual students. The final chapter addresses administrative and professional development issues. Current research prioritizes home-school collaboration, aimed at improving academic success of language learners, but studies rarely focus on how of this endeavor. This timely text is one of few. The few unclear segments include failure to contextualize language learners and statements such as following: They [students] are expected to develop toward native-like competence (p. 20). One wonders, for instance, why students from Outer Circle (Kachru, 1982), such as Abhinaya, from Sri Lanka, are categorized as ESL students. Abhinaya's mother, who remains nameless, is described as using halting English (p. 17), and Ambi, a fluent speaker of Hindi and Urdu (p. 25), translates for the family (p. 22), when, in all likelihood, they are more fluent in Tamil and Singhalese. In fact, it is unclear why translator is necessary. Another example of potentially mistaken proficiency is Myra, from Pakistan, whose writing reveals some knowl-

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,216
Score d'incertitude au seuil0,430

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0230,020
Communication savante0,0160,008
Science ouverte0,0020,022
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,092
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,408 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations172
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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