Qu’y a-t-il derrière la rencontre interculturelle à l’université publique mexicaine ? Réalité ou imaginaire...
Bibliographic record
Abstract
Cet article a pour but de rendre compte des résultats obtenus à la suite de l’utilisation du dispositif multimédia « Rencontres Interculturelles » par des apprenants de français langue-culture étrangère de trois universités mexicaines : Universidad Autónoma Metropolitana campus Azcapotzalco, Universidad Nacional Autónoma de México et Universidad Pedagógica Nacional. Les activités du dispositif « Rencontres Interculturelles » proposent un travail de découverte des différences culturelles des pays appartenant à la francophonie et de réflexion sur la manière dont cette richesse culturelle contribue à la formation d’un étudiant universitaire mexicain et lui permet d’appréhender et de valoriser sa propre culture (Hall, 1984 : 48). Après cette expérience qui s’est étendue sur plusieurs mois, les étudiants ont répondu à un questionnaire qui a permis de repérer dans quelle mesure avait eu lieu une prise de conscience chez eux à propos de l’importance de la dimension interculturelle dans les programmes de langues-cultures étrangères (LCE) proposés par leurs institutions. La méthodologie, basée sur l’analyse qualitative, a permis de mettre en évidence des stéréotypes et des clichés, entre autres éléments intéressants, mais aussi de révéler un profil inattendu des apprenants et de leurs besoins et motivations spécifiques.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| 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".