Bibliographic record
Abstract
La pandémie de la COVID-19 a perturbé la vie des enfants, des adolescents, leurs familles, leurs communautés et les enseignants.À mesure que l'accès et la participation aux expériences éducatives en salle de classe furent influencés par la santé publique générale, l'enseignement des langues et des littératies ont dû se resituer face aux changements à travers les modes de textes, l'interactivité et l'exécution en contextes sociaux, familiaux et scolaires.Cette période prolongée d'incertitude généralisée ainsi que les résurgences au niveau viral, social et politique ont favorisé une vision déficitaire de l'époque.Tout en reconnaissant que cette période de la pandémie a contribué à de formes multiples de pertes, de gains et d'interruptions, le but de ce numéro spécial est de donner une attention particulière aux moments d'espoir en enseignement de la langue et de la littératie, de reconnaître l'apprentissage qui a eu lieu et de se pencher vers les possibilités pédagogiques en envisageant un avenir post pandémie.En invitant les chercheurs à conceptualiser et à contribuer des études à ce numéro spécial, nous avions potentiellement imaginé, de manière naïve, la période « postpandémie » comme étant un moment particulier dans le temps où nous serions sortis ou du moins en train de sortir de l'époque de la pandémie.Maintenant, le mot « post » semble suggérer une nouvelle époque ou du moins une différente relation dans le temps.La période « post » d'aujourd'hui espère toujours un répit de l'intensité de la pandémie.Tout ce que la pandémie a soustrait et simultanément présenté aux individus et aux communautés, ainsi que les moments où nous nous sommes remis en question, forment le bagage que nous portons avec nous dans un avenir dans lequel la pandémie figure encore.En éducation, l'idée de la « post-pandémie » est un rappel des plusieurs façons dont les enseignants et les chercheurs ne peuvent pas simplement jeter un regard vers le passé ni vers l'avenir sans que la pandémie y figure.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.004 |
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".