Vers un instrument pédagogique intersectionnel et transformatif : les cercles de lecture antiracistes en classe de FLS
Bibliographic record
Abstract
Cet article présente une approche pédagogique critique, antiraciste et intersectionnelle développée autour de cercles de lecture en classe de FLS (français langue seconde) au niveau avancé réalisés au département de français de l’Université de Turku entre 2020 et 2023. L’objectif des cercles de lecture est de passer de la théorie critique et intersectionnelle à la pratique pédagogique antiraciste dans le contexte de la Finlande. En effet, les cercles de lecture visent à permettre aux étudiant·e·s de mieux comprendre le processus de l’altérisation, les discriminations racistes et/ou intersectionnelles, les privilèges et, surtout, à éveiller la conscience sociale critique des participant·e·s. Les cercles de lecture sont basés sur la lecture de la littérature francophone minoritaire, des discussions en petits groupes semi-structurés et des exercices d’écriture créative. Selon les résultats préliminaires d’une analyse thématique partielle des données empiriques qui consistent en des carnets de lecture et des observations auto-ethnographiques de l’enseignante-chercheuse, la littérature francophone contemporaine politiquement engagée peut fournir un instrument pédagogique transformatif efficace pour aborder les expériences complexes de la domination. Ce projet, à la fois pédagogique et littéraire, cherche enfin à proposer un outil pédagogique qui correspond aux besoins du corps enseignant en classe FLS souhaitant aborder des questions relatives à la diversité, à la décolonisation et à la justice sociale.
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 | 0.014 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 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".