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Enregistrement W7005154049

Pour une intégration citoyenne actualisée dans les classes de français langue seconde

2011· other· fr· W7005154049 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2011
Typeother
Languefr
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Taxonomy and Phylogenetics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Western europe
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le gouvernement québécois souhaite intégrer ses immigrants afin d'en faire une tranche active de la population. Cette intégration passe à la fois par l'apprentissage de la langue et par la connaissance et l'appartenance à notre culture. Les classes de français langue seconde, où transitent chaque année un bon nombre d'immigrants, sont un vecteur de choix pour la transmission des valeurs québécoises et des éléments qui fondent la culture du Québec. Or, pour permettre aux enseignants de transmettre des éléments culturels en classe, il faut un consensus, relayé sous forme de programme pédagogique ou de guides d'enseignement. Au milieu des années 1990, le ministère de l'Immigration et des Communautés culturelles du Québec a justement élaboré une vaste collection, Québec Atout, qui vise à la fois l'apprentissage du français et l'apprentissage de diverses composantes culturelles. Quinze ans plus tard, cette collection est délaissée par les intervenants en francisation, faute de mises à jour de son contenu et de son approche pédagogique. La pertinence de ce matériel n'est pas à remettre en cause. Pour actualiser Québec Atout, il faudrait cependant revoir certaines dimensions, dont les valeurs et les codes communicationnels et y intégrer une approche actionnelle. Il faudrait surtout tirer profit des technologies émergentes, qui se doivent d'être intégrées en salle de classe et qui peuvent, lorsqu'elles sont bien utilisées, devenir un puissant véhicule d'intégration.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,694
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,167 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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