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Enregistrement W7123459641 · doi:10.18452/35915

Roma Chumak-Horbatsch (2025): Multilingual Teaching: The Missing Piece. Bristol/Jackson: Multillingual Matters.

2025· article· en· W7123459641 sur OpenAlexaboutno aff
Dolors Masats

Notice bibliographique

Revueedoc Publication server (Humboldt University of Berlin) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMultilingualismAdjectiveMultilingual EducationTerm (time)Reflection (computer programming)Space (punctuation)Bilingual educationLanguage educationMetalinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multilingual Teaching: The Missing Piece (Chumak-Horbatsch, 2025) offers a concise reflection on inclusive language education. The book’s central claim is that learners who already master the language of school should be explicitly included in multilingual education initiatives. Before examining the book’s contents, one conceptual stance deserves attention: the use of the word ‘multilingual’ in the title and throughout the book. There is general consensus that multilingualism refers to the presence of multiple languages within a space or community (Council of Europe, 2001). However, while the term multilingual is commonly used as an adjective to describe educational approaches in America and Canada, in Europe the term plurilingual is preferred, as the two concepts are not regarded as synonyms. ‘Plurilingual’ stands in contrast to ‘unilingual’. Unilingual pedagogies advocate for teaching languages in isolation, whereas plurilingual pedagogies recognise and use all the languages students know – both school and home/community languages – as resources for learning (de la Cruz, 2019). Chumak-Horbatsch’s ‘language-rich classrooms’ are multilingual in composition; however, her pedagogical objectives may be interpreted as either multilingual or plurilingual, depending on the reader’s background.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,336 · 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'étudeSans objet
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
Publié2025
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Résumé présentoui

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