Approche systématique des parcours migratoires : pour une meilleure prise en compte de la pluralité
Bibliographic record
Abstract
Notre contribution s’inscrit dans les champs de la « sociolinguistique de la migration », des langues en contact et dans la problématique du plurilinguisme et cherche à prendre en compte la dynamique du plurilinguisme des acteurs sociaux en situation de mobilité contemporaine (géographique, professionnelle, virtuelle, . . .), en montrant comment les pratiques langagières et celles de mobilité se co-contruisent. Dans le cadre d’une recherche doctorale et dans une perspective ethno-sociologique, nous avons réalisé quarante et un entretiens biographiques auprès de migrants plurilingues vivant en France, dont vingt-cinq salariés en entreprise internationale. L’un des objectifs de la recherche a consisté à mettre en valeur les ressources langagières individuelles dans une perspective (socio)-didactique de valorisation des compétences plurilingues, pluriculturelles) et de mobilité. Nous reviendrons, chemin faisant, sur nos choix théoriques : la mobilité et la migration sont envisagées dans une approche systémique et transdisciplinaire, avec un intérêt porté à la notion de circulation migratoire ou de réversibilité des parcours. On insistera sur l’importance de la prise en compte des cultures pré-migratoires—dont le capital pluriel antérieur de mobilité, linguistique et culturel—mais aussi sur les notions de savoir-circuler et savoir-migrer. Nous reviendrons par la suite sur nos choix méthodologiques, avant de convoquer quelques éléments d’analyse issus de notre corpus concernant le lien entre pratiques langagières et mobilité « virtuelle ».
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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".