Tout se tient : la vision holistique plurilingue et actionnelle du nouveau CECR1
Bibliographic record
Abstract
Vingt ans après sa sortie officielle, le Cadre européen de référence se renouvelle. Cet outil, qui a eu une grande influence sur tous les acteurs impliqués dans l’éducation aux langues aux différents niveaux en Europe et dans bien des contextes extra européens, a fait l’objet d’un travail profond de renouvellement et d’expansion. En particulier, un de ses concepts les plus novateurs, celui de médiation, a trouvé enfin l’espace et l’articulation qu’il méritait, parvenant ainsi à donner toute son épaisseur au schéma descriptif, vraie colonne vertébrale conceptuelle du CECR. Le passage des quatre compétences aux quatre modes de communication que le CECR proposait il y a deux décennies montre maintenant tout son potentiel dans le domaine de la didactique des langues. À l’occasion du lancement de la version française du nouveau CECR (Conseil de l’Europe 2021), il est important de s’interroger sur la portée de la médiation et sur le rôle fondamental qu’elle détient par rapport aux autres concepts clés du CECR, notamment le plurilinguisme/pluriculturalisme et l’approche actionnelle. Après avoir présenté comment la notion de médiation a été développée et a informé le nouveau CECR, l’article interroge l’articulation des différents concepts clés et la façon dont ils peuvent être considérés comme des leviers d’innovation.
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 | 0.005 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
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".