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Record W4385429000 · doi:10.3138/cmlr-2022-1000

Portrait des pratiques d’enseignants utilisant la littérature de jeunesse bi-/plurilingue dans les écoles élémentaires de langue française en Ontario

2023· article· fr· W4385429000 on OpenAlexaffvenueabout
Mélissande Trottin, Joël Thibeault

Bibliographic record

VenueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicWriting and Handwriting Education
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

Un nombre croissant d’études s’intéresse aux divers avantages liés à l’utilisation de la littérature de jeunesse bi-/plurilingue en classe. Cependant, il existe encore peu de recherche qui décrit concrètement comment les enseignants mettent en place des pratiques à l’aide de ce médium. Le présent article expose donc les résultats d’une étude multicas qui a pour objectif de décrire les pratiques déclarées d’enseignants en contexte franco-ontarien qui utilisent la littérature de jeunesse bi-/plurilingue. À l’aide d’un questionnaire portant sur l’utilisation de cette littérature et d’une série d’entrevues semi-dirigées, nous avons eu accès aux différentes pratiques de trois enseignants qui œuvrent à l’élémentaire. Plus précisément, ils nous ont décrit, par l’entremise de livres bi-/plurilingues qu’ils ont choisis, leurs façons de mettre en œuvre les trois moments clés de la lecture : la pré-lecture, la lecture et l’après-lecture. Les résultats de cette recherche montrent notamment que les enseignants recourent à des pratiques déjà connues lors de l’utilisation de la littérature monolingue, mais qu’ils en créent aussi de nouvelles afin de mettre en valeur de caractère bi-/plurilingue des œuvres qu’ils emploient.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.477
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.276
Teacher spread0.253 · 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; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
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
Published2023
Admission routes3
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