L’intégration du Portfolio européen des langues en milieu ouest-canadien minoritaire et universitaire
Bibliographic record
Abstract
Résumé: Dans le cadre d’un cours en éducation jumelé avec un cours de français, nous avons proposé à nos étudiants de réaliser un portfolio langagier inspiré du portfolio Laplante et Christiansen (2001) mais reprenant également des éléments des Principes et Lignes Directrices du Portfolio Européen des Langues (PEL) (Conseil de la coopération culturelle, 2000). Il s’agissait, avec cette expérience, d’aider nos étudiants francophones de l’ouest canadien à mieux appréhender leur répertoire langagier et identitaire, et à se fixer des objectifs de développement langagier, tout en se familiarisant avec un référentiel de compétences de plus en plus relayé par les conseils scolaires locaux. Il s’agissait également d’explorer dans quelle mesure le PEL pouvait se montrer pertinent à des fins d’éducation interculturelle, le but étant d’amener nos étudiants à réfléchir sur les dynamiques complexes qui se nouent entre les différentes composantes de la francophonie ouest-canadienne. Enfin, cette recherche exploratoire a permis de co-construire avec nos étudiants une approche critique de la version française du PEL (Conseil de l’Europe / CRDP Basse-Normandie) utilisée dans une optique de contextualisation future. Le présent article fait état du contexte et du projet tel qu’il a été mis en place, décrit le protocole méthodologique et dégage les premiers enseignements de la recherche.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".