Teaching an endangered language: situating Irish language teachers’ experiences and motivations within national frameworks of continuing professional development
Notice bibliographique
Résumé
Language practices around the world have experienced a significant shift in the last number of years (McDermott, 2011; Walsh, 2005). Communities that continue to speak minority or heritage languages, such as Irish Gaelic, have felt the effects of the various social, political and economic pressures that have gone hand in hand with globalization, resulting in a breakdown in intergenerational transmission (Anderson, 2011; Hornberger, 1998; Norris, 2004). In the Republic of Ireland, the education system has been set as the corner stone of Irish language revitalization efforts since the 1920s, thereby assigning much responsibility to Irish language teachers. Yet, there is a dearth of existing research that gives voice to Irish teachers, and their experiences and motivations to teach a language that just 1.8% of the population speak on a daily basis remain unclear (National Census of Ireland, 2011). In this study, I engage with teachers from both Gaeltacht (where Irish is spoken as a first language) and primarily English speaking parts of Ireland, in order to give a broader account of Irish teachers’ experiences in different educational settings. In addition, I look to identify what implications a better understanding of teacher motivation could have for Continuing Professional Development (CPD) programs offered to Irish teachers, and situate these recommendations within the current educational policies that exist within the Irish education system.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,014 |
| Communication savante | 0,013 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».