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Record W4415592603 · doi:10.7202/1120920ar

Le parcours d’intégration d’une langue autochtone dans le programme scolaire : le cas du kali’na en Guyane française

2025· article· fr· W4415592603 on OpenAlexaffvenue
Laïsa Pivert

Bibliographic record

VenueLes Cahiers du CIÉRA · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicMigration, Identity, and Health
Canadian institutionsUniversité Laval
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)EthnographyColonial period

Abstract

fetched live from OpenAlex

La diversité linguistique et culturelle est au coeur des enjeux éducatifs contemporains façonnant la dynamique des systèmes scolaires dans des contextes variés (Wotherspoon 2018). Certains leaders autochtones et chercheurs réclament que cette diversité soit prise en compte dans un objectif de reconnaissance et de valorisation des savoirs autochtones (Battiste 2002). Toutefois, il s’agit aussi d’un terrain contesté. Des individus et/ou institutions peuvent exprimer une résistance face à l’intégration de ces savoirs dans les programmes scolaires parce qu’ils y voient une menace pour l’éducation occidentale traditionnelle ou parce qu’ils ne comprennent pas la valeur et l’importance des savoirs autochtones (Battiste 1998 ; Biermann 2011). Malgré tout, des initiatives d’intégration de ces savoirs sont mises en place, mais varient d’un pays à l’autre et d’une communauté à l’autre. Cette étude s’attache à documenter l’une de ces initiatives, en cours en Guyane française, se déployant au sein de deux communautés autochtones kali'na. En m’appuyant sur les données d’une recherche de terrain issues de 43 entrevues semi-dirigées, j’ai pu documenter les motivations qui sous-tendent la demande d’intégration linguistique, ainsi qu’examiner les résistances et les obstacles émergents au sein des communautés et du milieu éducatif. Les défis rencontrés lors de la mise en place du projet, ainsi que certaines des retombées observées, ont également émergé au cours de cette recherche et sont présentés dans cet article.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Theoretical or conceptual · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.729
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0040.002
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.009
GPT teacher head0.266
Teacher spread0.257 · 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 designTheoretical or conceptual
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".

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Published2025
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