Quelles avenues vers une pédagogie postcoloniale et multimodale en contexte plurilingue ?
Bibliographic record
Abstract
Dans cette étude, nous examinons le rôle de l’enseignant dans la mise en œuvre d’une pédagogie postcoloniale des langues en contexte plurilingue. Nous relevons plus particulièrement les défis et possibilités de pratiques multimodales translinguistiques, notamment, à l’égard du rôle dynamique des langues autochtones et de l’éducation antiraciste. Pour ce faire, nous proposons un récit interprétatif d’observations réalisées dans le cadre de projets pédagogiques utilisant la radio comme média favorisant les passages entre cultures orales et écrites, et ce, dans des contextes plurilinguespluriethniques et autochtones. En posant un regard rétrospectif sur les pratiques, nous y repérons les affects de certaines représentations de l’interculturalité sur les interactions entre les enseignants et les élèves impliqués. En particulier, nous examinons les représentations autour du plurilinguisme en vue d’en illustrer les manifestations dans l’enseignement multimodal. Dans la foulée des recommandations de la Commission de vérité et réconciliation du Canada, nous examinons ainsi les liens entre un enseignement postcolonial des L2 à travers les pratiques multimodales et translinguistiques, et le rôle clé des langues autochtones dans la réconciliation pour l’ensemble des Canadiens.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.026 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| 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".