Bibliographic record
Abstract
Combien de langues un homme devrait-il connaître : une ? deux ? plusieurs ? toutes ? comment les apprendre et comment les enseigner ? Vieilles questions, toujours sans réponse.À ma connaissance le premier à s’occuper de multilinguisme de manière approfondie, à proposer des solutions pertinentes et à esquisser une base théorique pour la didactique du multilinguisme est Jan Amos Comenius. Il le fait dans Didactica Magna (1657), dans Methodus linguarum Novissima (1649) et dans Panglottia, cinquième livre de son magnum opus De Rerum Humanarum Emedatione Consultatio Catholica (1966).Dans mon exposé, j’examine l’opinion de Comenius sur les avantages et les inconvénients de l’unilinguisme (monoglottia), du bilinguisme (diglottia), du multilinguisme (polyglottia) et de la panglottie. Je me penche également sur son projet d’une éducation universelle pansophique et multilingue et sur les principes théoriques de base de sa didactique du plurilinguisme.A la fin, j’explique les raisons pour lesquelles ses suggestions furent après sa mort oubliées, comment elles sont présentement redécouvertes par les spécialistes de la pédagogie des langues et pourquoi elles sont aujourd’hui adoptées et promues par l’UNESCO et l’Union Européenne.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".