Supporting Newcomer Children’s Language Awareness, Incidental Language Learning, and Identity Negotiation through the Multilingual Linguistic Landscape: An Exploratory Case Study
Bibliographic record
Abstract
L’auteure explore la perspective qu’ont les enfants nouveaux arrivants apprenant la langue anglaise sur leur paysage linguistique ainsi que l’interprétation qu’ils en font. Elle se penche au surplus sur la mesure dans laquelle les activités axées sur le paysage linguistique influencent la conscience linguistique et l’apprentissage de ces élèves, leurs négociations identitaires et leur sentiment d’appartenance. La participation des élèves comme cochercheurs permet à l’auteure d’adopter une méthodologie créative qu’elle applique au moyen d’activités en classe, notamment des photos prises par les enfants, des analyses VLP (visuelles, lexicales et pragmatiques), des conversations sur la recherche et la création d’art visuel (conception de cartes) utilisé comme texte d’identité. Les résultats incluent 1) les types de paysage linguistique qui attirent les enfants, 2) les interprétations que donnent les élèves de leurs paysages linguistiques multilingues et 3) l’influence des activités spécifiquement conçues pour cette recherche sur les processus de construction de sens, l’apprentissage des langues, la conscience linguistique et le positionnement identitaire. Dans l’ensemble, les résultats obtenus laissent croire que l’augmentation du nombre de signalisations multilingues favorise la conscience linguistique des enfants apprenant la langue anglaise, renforce leur identité et leur sentiment d’appartenance, et permet l’apprentissage incident de la langue première (L1) et de la langue seconde (L2).
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 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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".