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Record W4413783246 · doi:10.3138/cmlr-2024-0039

Enseignement de l’interculturel : Perceptions du personnel enseignant de français de la Colombie-Britannique

2025· article· fr· W4413783246 on OpenAlexvenueaboutno aff
Carl Ruest, Meike Wenicke, Diana Burchell

Bibliographic record

VenueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceSociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au cours des dernières décennies, les approches de l’enseignement des langues secondes ont traité la culture d’abord comme objet d’étude, puis plus récemment comme composante inextricablement liée à la langue ( Kramsch, 2011 ) et à l’engagement avec l’expérience humaine ( Crozet, 2017 ). Cependant, la question demeure de savoir si les enseignants ont adopté ces nouvelles approches pour enseigner l’interculturel. Dans cette étude, qui s’inscrit dans une perspective critique des études interculturelles, nous explorons les perceptions que des enseignants de français en Colombie-Britannique entretiennent sur l’enseignement de l’(inter)culturel. À partir des données de 80 questionnaires remplis en ligne, notre analyse quantitative et qualitative propose que, bien que les enseignants perçoivent l’(inter)culturel comme une composante importante de l’enseignement du français langue seconde, ils considèrent les objectifs de cet enseignement comme étant d’abord l’exploration de produits culturels et la transmission de connaissances. L’engagement plus approfondi avec l’(inter)culturel, qu’il soit plus analytique de nature (c.-à-d. analyser des processus culturels) ou plus social (c.-à-d. la gestion de conflits), est jugé moins important. Ces résultats suggèrent qu’un soutien pour un enseignement qui amène davantage les élèves à se questionner et à analyser les processus culturels en allant au-delà de la simple expérience de produits culturels pourrait s’avérer utile.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.716
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.010
GPT teacher head0.270
Teacher spread0.260 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2025
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