François, f / Fransask-qui ? Franco-quoi ? Constructions identitaires d'un enseignant en formation en situation linguistique minoritaire
Bibliographic record
Abstract
Résumé Comment les normes linguistiques se manifestent-elles dans le cadre de la formation des enseignant.e.s en situation linguistique minoritaire ? Cet article bilingue présente une étude de cas des perceptions d'un enseignant en formation concernant la reproduction des normes linguistiques au quotidien, dans trois contextes : dans les cours universitaires, dans les expériences de stage et dans le milieu socioculturel. Parmi les environnements linguistiques vécus par les enseignants en formation au sein du Programme du Baccalauréat en éducation à l'Université de Regina, au Canada, deux contextes dominent l'année du préinternat : d'un côté, les étudiants doivent répondre à certaines exigences linguistiques (évaluées dans des tests dont les enjeux sont considérables) ; de l'autre, ils font l'objet d'attentes variées en ce qui concerne les compétences langagières dans leurs cours universitaires et en situation de stage. Deux des thèmes identifiés dans cette étude sont l'impact des tests langagiers dans le cadre de la formation linguistique des enseignants, et le caractère ambigu des catégories linguistiques telles qu'elles sont vécues. De par sa présentation et sous sa forme de discussion théorique, cet article se penche également sur la possibilité des discours académiques bilingues dans le contexte de la formation des enseignant.e.s désirant œuvrer en situation linguistique minoritaire.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".