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Record W4312236826 · doi:10.7202/1090356ar

Se familiariser avec la culture de son milieu en classe d’accueil au primaire

2022· article· fr· W4312236826 on OpenAlexaffvenue
Nicole Samountry

Bibliographic record

Venue˜La œRevue de l'AQEFLS/Revue de l'AQEFLS · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophySociologyPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article présente un aperçu de la problématique, du cadre conceptuel et de la méthodologie d’une recherche en cours de réalisation s’inscrivant dans le cadre d’un programme de maîtrise en didactique des langues secondes. Cette étude vise à rapporter les représentations et pratiques déclarées des enseignants quant à la compétence « Se familiariser avec la culture de son milieu » prescrite au programme de l’accueil au niveau primaire. Une brève présentation de la classe d’accueil et de cette compétence tel que présentée actuellement dans le Programme de formation québécoise (PFEQ) commencera l’article. Ces faits seront ensuite corroborés avec quelques perspectives scientifiques existant en didactique des langues dont le concept de culture en éducation, les rapports qu’entretiennent les concepts de langue et de culture ainsi que les représentations que s’en font les enseignants. À la lumière de ces postulats, des pistes didactiques seront proposées pour développer la compétence « Se familiariser avec la culture de son milieu » chez les élèves en classe d’accueil au primaire. La méthodologie projetée pour la réalisation de la recherche qui sous-tend cet article sera finalement présentée.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.012
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.846
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0120.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0020.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0010.003
Science and technology studies0.0030.002
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0040.001
Research integrity0.0020.007
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.001

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.

Opus teacher head0.020
GPT teacher head0.303
Teacher spread0.283 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2022
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