Bibliographic record
Abstract
Après un bref aperçu géo-historique du Val d’Aoste et une brève présentation des caractéristiques de son aménagement linguistique, le texte décrit les enjeux actuels de son éducation plurilingue dans le cadre non seulement de la sauvegarde des langues patrimoniales et minoritaires (français et francoprovençal), mais aussi dans la perspective de la prise en compte des répertoires de départ, de plus en plus diversifiés, des élèves. Dans cette optique, sont présentés et analysés des profils identitaires élaborés à partir d’une recherche qualitative sur les représentations sociales autour de thèmes tels que le bi/plurilinguisme, les langues et leur enseignement, réalisée par l’Institut Régional de Recherche Éducative pour le Val d’Aoste. Ces profils, qui regroupent des réseaux de représentations sociales très diversifiées donnant lieu à des attitudes contrastées face aux questions linguistiques, peuvent soit seconder soit contrarier le projet d’aménagement linguistique par l’école. Le texte illustre, enfin, les perspectives qui paraissent, au moment actuel, les plus intéressantes pour ouvrir le débat minoritaire vers des dimensions plus larges telles que l’inclusion et la cohésion sociales, la diversité linguistique et culturelle, le dialogue entre les cultures et la formation de citoyens de l’Europe et du monde.
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 | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".