Translanguaging et intercompréhension - deux approches à la diversité linguistique ?
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
C’est la compétence plurilingue qui constitue l’un des objectifs centraux de la politique linguistique de l’Europe. Le translanguaging (TL) comme l’intercompréhension (IC) sont des conceptions proposées comme appropriées sur le chemin vers une diversité linguistique vécue. Les deux concepts se situent dans le champ de recherche en plurilinguisme comme approches positives à la diversité linguistique. Incontestablement, ils représentent un enrichissement dans le débat scientifique autour du plurilinguisme. Néanmoins, les frontières et interfaces entre TL et IC restent floues de sorte que la question d’une définition pertinente se pose généralement. À cet égard, la présente contribution se penchera sur la clarification des notions en question. L’objectif de cet article est donc de mettre en évidence quelques convergences et divergences épistémologiques entre les deux approches. Afin de compléter la perspective théorique, seront discutés quelques exemples d’une enquête menée à ce propos parmi des acteurs universitaires dans le domaine du plurilinguisme, les participants du Colloque du CCERBAL 2018.
 Mots-clés : translanguaging, intercompréhension, plurilinguisme, approches plurielles, éducation plurilingue et interculturelle
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.002 |
| 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 it