Translanguaging, recours aux langues et aux cultures de la classe autour de la littérature de jeunesse pour des publics allophones d’Ottawa (Canada) et de Montpellier (France) : opportunités et défis pour la classe
Bibliographic record
Abstract
Bien que vivant un contexte sociolinguistique bien différent, l’Ontario au Canada et le Languedoc–Roussillon en France partagent de nombreux points communs (idéologie de défense de la langue française, impératif de reconnaître la diversité scolaire) utiles à une réflexion sur l’enseignement aux élèves migrants, population de plus en plus grandissante sur les deux bords de l’Atlantique, et au translanguaging. Le manque de formation concernant le répertoire plurilingue de l’élève, les approches plurielles et les activités translangagières dans l’appropriation du français nous ont incitées à choisir des albums de jeunesse comportant des aspects interculturels afin de proposer à des enseignants sur nos deux sites d’utiliser ces artefacts. Après avoir formé un certain nombre d’enseignants à la mise en oeuvre de l’interculturel et des albums de jeunesse en classe, nos résultats montrent que les enseignants ont des discours et attitudes contradictoires. Si l’album leur permet de s’autoriser et d’autoriser les langues et les cultures des élèves lors des séquences de classe, la majeure partie des activités translangagières proposées consistent à parler sur les langues et les cultures (sans inclure toutefois toujours celles des élèves) plutôt qu’à les utiliser comme une ressource à tout moment de la classe. Ces résultats nous amènent à proposer une redéfinition de la mise en oeuvre des approches plurielles et des pratiques translangagières qui soient traduisibles dans les futures formations des enseignants. Mots-clés : allophones, approches interculturelles, pratiques pédagogiques translangues, littérature de jeunesse
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) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".