« ARKK ! Mes élèves parlent en anglais ! » : réflexions sur trois parcours professionnels et personnels
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre de cet article, trois chercheuses-praticiennes partagent une réflexion développée lors d’une étude de soi menée dans le contexte universitaire de la formation initiale à l’enseignement du/en français en milieu minoritaire. À travers des vignettes autoethnographiques et en pensant avec la théorie de la perspective bilingue du bilinguisme, elles expliquent comment elles en sont arrivées à mieux comprendre leurs réactions respectives par rapport à l’utilisation de l’anglais dans des contextes d’éducation en français. En adoptant une démarche réflexive, notamment au sujet d’un sentiment intense d’aversion (« ARKK! ») ressenti lors du recours à l’anglais dans ces contextes d’éducation en français, les trois auteures expliquent comment elles ont réussi à mieux comprendre ce sentiment. C’est à travers leurs conversations entre amies critiques qu’elles ont notamment pu repenser leurs pratiques pédagogiques et les dynamiques internes d’une communauté professionnelle francophone hétérogène.
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 | 0.007 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".