Reconsidérer l’enseignement-apprentissage du français en Chine au niveau universitaire à travers la notion d’investissement langagier
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
En s’appuyant sur le cadre théorique de l’économie politique des langues et sur la notion d’investissement langagier, proposée par Norton dans les années 1990 et récemment rediscutée et amendée par Duchêne en 2016, il est possible de considérer autrement et de mieux comprendre l’enseignement-apprentissage du français en Chine au niveau universitaire ainsi que son fort développement depuis 1999. Poser la question des enjeux autour du français et de ce qui fait valeur nous amène à avoir une compréhension plus riche de la situation que ce que permettrait une centration uniquement sur la motivation des apprenants ou en suivant une vision francophoniste (consistant à ne prendre en compte que la langue française dans l’analyse).
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 | 0.003 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 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 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 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