Être plurilingues et francophones : représentations et positionnements identitaires d’élèves de francisation à Vancouver
Bibliographic record
Abstract
En milieu linguistique minoritaire au Canada, où les écoles francophones accueillent une population diversifiée sur les plans culturel et linguistique, de nombreux élèves ayants droit commencent leur scolarisation avec des compétences limitées en français. Cet article vise à mettre en lumière les représentations et les positionnements identitaires de jeunes élèves plurilingues d’une école francophone de la région de Vancouver ayant reçu du soutien linguistique dans le cadre d’un programme de francisation. À partir d’une étude ethnographique de sociolinguistique menée dans une école de la région de Vancouver en 2010-2011, cet article discutera, d’une part, des représentations de l’identité francophone, telles qu’elles ont été exprimées par les élèves de francisation, et, d’autre part, de leurs efforts d’investissement ainsi que de leurs positionnements identitaires par rapport à ces représentations. Les résultats de la recherche souligneront les sentiments d’inadéquation et d’aliénation exprimés par les élèves de francisation qui se reconnaissent peu dans les représentations stéréotypées de l’identité francophone. Les expériences des élèves de francisation, considérés ici en tant que néo-locuteurs du français, illustreront les dynamiques de légitimation ayant cours en milieu scolaire et inspireront des pistes de réflexion en vue de rendre le système scolaire francophone canadien plus inclusif.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.014 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 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 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".