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Record W2794192758 · doi:10.7202/1043526ar

Tensions autour de l’enseignement des littératies plurielles en milieu minoritaire

2018· article· fr· W2794192758 on OpenAlexaffvenue
Diane Dagenais

Bibliographic record

VenueÉducation et francophonie · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMultilingual Education and Policy
Canadian institutionsSimon Fraser University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le rapport de force entre les langues est devenu évident lors de l’adoption d’une innovation pédagogique visant le développement des littératies plurielles dans une classe du primaire en milieu francophone minoritaire. La titulaire de classe et l’enseignante d’anglais langue seconde ont collaboré dans des activités de production d’histoires bilingues à l’aide de l’outil numérique ScribJab . Les interactions dans cette classe ont été observées, photographiées et filmées dans une étude ethnographique pendant la production des histoires et les élèves et les enseignantes ont été interviewés sur leurs réactions à l’innovation. L’étude s’appuie sur les recherches qui révèlent la nature flexible et fluide des littératies plurielles, lesquelles sont constituées d’un mélange de codes, de variétés linguistiques et de modes d’expression. Les discussions théoriques sur les liens entre la langue et le pouvoir ainsi que les écrits sur le plurilinguisme, les littératies plurielles, la multimodalité et les politiques linguistiques ont aussi enrichi ce travail. Nous proposons dans cet article un récit ethnographique sur les tensions et les contradictions provoquées par la cohabitation des langues, traditionnellement séparées, durant les activités de production bilingue en contexte scolaire 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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.682
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.003

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.

Opus teacher head0.049
GPT teacher head0.389
Teacher spread0.340 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations11
Published2018
Admission routes2
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