L’insécurité linguistique dans l’enseignement du français langue seconde : de quoi parle-t-on?
Bibliographic record
Abstract
L’insécurité linguistique est souvent définie par le manque de confiance en ses capacités linguistiques qui repose sur l’idée qu’il existe une norme supérieure ou plus authentique par rapport à sa propre façon de parler. Dans l’enseignement du français langue seconde (FLS) au Canada, une telle perception peut mener les enseignantes et enseignants et les étudiants-maîtres à questionner leur appartenance légitime à la profession, surtout celles et ceux qui parlent le français comme langue additionnelle. Cette insécurité s’explique par le fait qu’il existe toujours une tendance à s’évaluer par rapport à la norme idéale du locuteur natif qui influence la perception de soi sur le plan professionnel. Cet article offre une analyse des manifestations d’une telle insécurité dans le but de souligner la construction idéologique de ce phénomène sur le plan social, basé sur des extraits de données tirés d’une recherche menée auprès d’enseignantes et enseignants de FLS soi-disant « non francophones » en Colombie-Britannique.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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".