Paysages linguistiques, cartographisations et transformations en éducation plurilingue
Notice bibliographique
Résumé
Cet article propose une exploration de la (re)création esthétisée des paysages linguistiques comme acte de littératies mobilitaires multimodales. Les chercheuses ont adopté une approche multisensorielle et esthétique pour interagir avec les lieux, les langues et les histoires lors de marches ethnographiques, révélant des éléments cachés et réhabilitant les langues et les cultures marginalisées. Cette démarche, ancrée dans des approches de recherche dites sensibles en didactique des langues et du plurilinguisme (Dompmartin-Normand et Thamin, 2018), permet de mieux comprendre les fonctions symboliques des langues et d’aborder des questions de pouvoir et d’équité. Le corpus s’appuie sur un recueil ethnographique de photos, vidéos et sons captés lors de marches solitaires et collectives, de notes de terrains, de journaux réflexifs et de leur analyse croisée. L’ensemble donne lieu à des (re)créations multimodales et plurilingues, cartographiées et poétisées, comme invitation à traverser les intersections entre théorie et expérience vécue et comme exploration des dynamiques créatives en recherche. Enfin, cette proposition vise à souligner le potentiel du paysage linguistique pour transformer l’interaction et l’interprétation du monde et de l’environnement sémiotique, en articulant engagements artistiques et réflexions sur la (dé)colonisation, la résistance et la résilience.
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 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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 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 ».