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Record W303206796 · doi:10.4000/lisa.2710

Teaching Canadian Identity and Multiculturalism in Germany

2005· article· en· W303206796 on OpenAlexaffabout
Matthias Merkl

Bibliographic record

VenueRevue LISA / LISA e-journal · 2005
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicEducator Training and Historical Pedagogy
Canadian institutionsYork University
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArtSociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

La prise de conscience du fait culturel, la compétence interculturelle et le combat contre la xénophobie sont des concepts fondamentaux dans les cursus scolaires allemands. Si l’on examine les supports pédagogiques utilisés en classe d’Anglais Langue Étrangère (ALÉ), on remarque que la plupart des chapitres débutent par des éléments factuels et des statistiques – en général des informations sur la situation géographique et l’histoire du pays étranger – dans l’objectif de consolider les acquis fondamentaux. Certes, dans le cas du Canada, ces précisions sont utiles afin d’introduire cette société, complexe en raison de son hétérogénéité, à l’apprenant mais ne peuvent contribuer à une meilleure compréhension des habitants. Le multiculturalisme – trait distinctif d’une société canadienne moderne – et la quête d’une identité culturelle et d’une « identité nationale » (si cela existe) ne peuvent être considérés d’un point de vue eurocentrique et ne peuvent se définir à travers les stéréotypes et les symboles. En revanche, les supports pédagogiques devraient essayer de présenter les facettes d’une Canadianité qui mène inévitablement à des généralisations d’autant qu’ils sont censés correspondre aux réalités du pays. Afin de résoudre ce problème, les concepteurs de supports pédagogiques présentent la plupart du temps un recueil de textes authentiques, supposés être représentatifs des différentes communautés culturelles ou, du moins, offrir un panorama des différents points de vue.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.942
Threshold uncertainty score0.997

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.090
GPT teacher head0.387
Teacher spread0.297 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations0
Published2005
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