Construire des ponts entre les communautés francophones et métisses par l’éveil aux langues : exemple d’un dispositif pédagogique proposé au primaire dans les écoles francophones et les programmes d’immersion
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, nous rendons compte d’un projet mené dans les écoles francophones et les programmes d’immersion française autour de ressources créées en collaboration avec des Aînées Métisses, dans leurs langues ancestrales. Après nous être situés, nous expliquons comment nous avons créé des ressources vidéo et textuelles qui ont ensuite donné lieu à un dispositif éducatif inspiré de l’éveil aux languesenrichi par l’implication de la communauté locale et par l’intégration des pédagogies autochtones. Nous discutons comment le dispositif, expérimenté dans des classes au niveau des écoles primaires, a permis 1) de donner une voix et un espace inédits aux langues, cultures et vécus des Métis de l’Alberta, 2) de renouveler les pratiques enseignantes et 3) de contribuer à créer des environnements d’apprentissage plus inclusifs pour les élèves autochtones fréquentant les écoles francophones et les programmes d’immersion française, en contexte minoritaire.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".