Pluralisme culturel, plurilinguisme et citoyenneté. Quelques perspectives comparées sur l’enseignement des langues en Europe et au Canada
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Abstract
Pluralisme culturel, plurilinguisme et citoyenneté. Quelques perspectives comparées sur l'enseignement des langues en Europe et au Canada Cet article aborde de façon comparée les politiques linguistiques au Canada et au sein de l’Union européenne. A travers deux modèles, qui se décrivent d’une part comme ‘multiculturel’ et d’autre part comme ‘multilingue’, il s’agit, plus précisément, d’explorer les politiques d’enseignement à l’égard des langues issues de l’immigration. L’approche sociolinguistique mise en avant vise à mettre en perspective l’écart entre les discours sur le pluralisme linguistique et les pratiques mises en œuvre pour l’intégration et la reconnaissance de ces langues au sein des écoles secondaires de la Colombie britannique et des écoles européennes. L’étude de ces politiques linguistiques révèle des conceptions de la citoyenneté qui, tout en développant une conception utilitariste des langues, courent le danger de ne constituer au final qu’une forme plus ou plus déguisée d’assimilationnisme linguistique.
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 | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.018 | 0.031 |
| Scholarly communication | 0.015 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
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.
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".