Migrations et « nouvelles mobilités » : regards d’élèves et d’enseignants dans une école de langue française en Ontario (Canada)
Bibliographic record
Abstract
L’attention portée à la mobilité géographique – déplacements quotidiens, tourisme, migration, immigration, mouvements transnationaux, les configurations sont nombreuses – permet d’ouvrir de nouveaux chantiers en ce qui a trait à la construction de sens dans les relations à l’altérité. L’école est sans équivoque l'un des principaux lieux où se manifestent les pratiques plus mobiles des familles. Comment les élèves et les enseignants d’une école caractérisée par des mouvements rapides de population donnent-ils sens à leur parcours migratoire, en lien avec celui des autres acteurs de l’école, et dans l’esprit de vivre dans un monde en commun? Comment l’école s’adapte-t-elle au renouvellement continu des familles? Cet article présente la réflexion d’élèves, d’enseignants et de la direction d’une école de langue française de quartier populaire en Ontario. Il met en lien les représentations d’acteurs à partir de récits et entrevues dans le cadre des multiples mouvements migratoires caractéristiques du monde d’aujourd’hui. L’analyse vise à remettre en question le travail de classification entre locaux et migrants, en cherchant à mettre en valeur le travail de co-construction d’un univers de sens réalisé par les enfants et les adultes d’une école primaire.
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 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".