Intensive English in Quebec: popular attitudes and news media debates
Bibliographic record
Abstract
Dans la province du Québec, au Canada, les problèmes linguistiques sont souvent abordés par les medias francophones dans une façon que diffame la langue anglaise et victimise la langue française.L'auteure du présent rapport considère qu'il serait important que la population francophone comprenne que le fait d'apprendre l'anglais, langue seconde, n'a pas forcément de conséquences sur la performance des étudiants dans d'autres matières, y compris le français.Les individus on besoin d'avoir accès à de l'information exacte et diversifiée en ce qui concerne les recherches en didactique et apprentissage des langues secondes.Ce mémoire de maîtrise a examiné comment, pendant la période entre juillet 2010 et juillet 2012, trois quotidiens francophones au Québec (Le Devoir et La Presse, de Montréal ainsi que Le Soleil, de la Ville de Québec) ont encadré le débat autour de l'annonce du Ministère de l'Éducation, Loisir et Sports (MELS) de son intention d'implanter un programme d'anglais intensif obligatoire en sixième année.Le cadre théorique de cette étude est la théorie de l'encadrement('frame analysis') (Entman, 1993;Goffman, 1974;Hallahan, 2008;McCombs, 2004;Pan, 2008;Scheufele, 2008).Nous nous penchons sur la question de comment les cadres positifs, ou de gains, contrastent aux cadres négatifs, ou de pertes, ajoutant des précisions sur la façon dont les quotidiens étudiés ont choisi de se positionner par rapport au sujet.Un total de 60 articles (nouvelles, éditoriaux, 'op-eds' et lettres) contenant le mot de recherche 'anglais intensif' ont été étudié.Les résultats démontrent que les trois quotidiens, plus particulièrement Le Devoir et Le Soleil, étaient en grande partie contre la politique et que la plupart de leurs arguments ont été encadrés comme étant des pertes, ou des attributs négatifs, de l'anglais intensif.Les résultats démontrent aussi que les recherches académiques sur le sujet n'on pas été adéquatement représentées par les quotidiens.Nous concluons que ces trois quotidiens devraient donner plus d'espace aux différents points de vue sur le sujet.De plus, les lecteurs des journaux devraient se questionner d'avantage sur l'objectivité des reportages.I would also like to give a huge thank you to my family, especially my husband, sister, and brother-in-law.Thiago, thank you for running my errands, for the tech support, and for putting up with my emotional ups and downs during the months of intensive writing.I love you!Natália, thank you for the conversations filled with excellent advice and encouragement.Jon, thank you for editing my clumsy writing and helping me find the right words to communicate my ideas.I miss you both!Keiko, Heather, Joy, Jorge, thank you for your practical tips and experienced advice.Thanks for promptly answering my silly questions and for encouraging me with your kind words.I also want to acknowledge those
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.020 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".