Immigration linguistic policies and French teaching for adult migrants : cross analysis on France, Belgium, Switzerland and Quebec
Bibliographic record
Abstract
Cette thèse propose d’identifier une catégorie particulière de politiques linguistiques, les politiques linguistiques d’immigration. Nous portons un regard croisé sur quatre contextes francophones. Cette recherche comparative permet de décentrer les débats autour de la langue et de l’immigration du seul cadre national. Nous proposons de situer les dimensions linguistiques, culturelles et éducatives liées à l’intégration des populations migrantes dans une perspective européenne et internationale. L’étude poursuit un double objectif : effectuer une typologie et une évaluation de ces politiques. Il est question de décrire et d’analyser les choix et les actions étatiques menés pour la connaissance et l’apprentissage de la langue par les adultes migrants. Notre recherche identifie le tournant à partir duquel la « maîtrise » de la langue est devenue un enjeu politique et un volet indissociable des politiques d’immigration. D’un côté, la thèse met en relief les idéologies linguistiques qui structurent les imaginaires collectifs nationaux, et leur influence sur les argumentaires et les aménagements des politiques. De l’autre côté, elle met en valeur la circulation des présupposés idéologiques et des pratiques étatiques liés à la langue et à l’immigration. Enfin, la recherche considère l’impact des différents aménagements étudiés sur la production des savoirs scientifiques et sur la formation en didactique des langues.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".