Éveil aux langues et évolution des représentations d’élèves plurilingues sur leur répertoire linguistique
Bibliographic record
Abstract
Même si les bénéfices d’une éducation plurilingue sont largement documentés, la diversité linguistique et culturelle ne fait pas toujours l’objet d’une valorisation par le système scolaire. À Montréal notamment, où la diversité linguistique est prégnante, les élèves plurilingues sont susceptibles de vivre, à des degrés divers, des rapports de force entre les langues qui les entourent. Il semble que le système éducatif québécois promeuve aujourd’hui encore prioritairement, voire uniquement, la langue et la culture de la majorité. C’est pour cette raison qu’au moyen de l’implantation d’activités pédagogiques d’éveil aux langues nous avons étudié, sur deux ans, les représentations de cinq élèves plurilingues scolarisés en fin de cycle du primaire sur les langues de leur répertoire linguistique. Plus particulièrement, les résultats de la recherche qualitative présentés dans cet article s’articulent autour de trois dimensions qui ont participé à la dynamisation des répertoires linguistiques des participants à la recherche : le temps, le contexte et les interlocuteurs.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".