MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,019

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 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueedoc Publication server (Humboldt University of Berlin)Même sujetMultilingual Education and PolicyTravaux en français237 207