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Record W7140384293 · doi:10.3917/e.ls.157.0019

Investment and Language Learning in the 21 st Century

2016· article· W7140384293 on OpenAlexaboutno aff
Ron Darvin, Bonny Norton

Bibliographic record

VenueLangage et société · 2016
Typearticle
Language
FieldSocial Sciences
TopicMultilingual Education and Policy
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsCapital (architecture)Context (archaeology)Investment (military)ESPACE

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article explore la notion d’investissement dans l’apprentissage linguistique, développée par Bonny Norton à partir du milieu des années 1990 (Norton Peirce, 1995 ; Norton, 2000 ; 2013), et augmentée plus récemment par Ron Darvin (Darvin & Norton, 2015). L’investissement, complément sociologique de la notion psychologique de motivation, est devenu un point nodal de la linguistique appliquée (Kramsch, 2013), dévoilant les rapports de pouvoir qui promeuvent ou qui limitent l’apprentissage et l’enseignement des langues. L’article s’intéresse particulièrement au modèle élargi d’investissement de Darvin et Norton, impulsé par les changements technologiques survenus dans le paysage communicatif. Afin d’analyser les paradoxes de la mondialisation et les mécanismes invisibles du pouvoir à l’œuvre dans l’économie du savoir, le modèle situe l’investissement au croisement de l’identité, du capital et de l’idéologie. Il élabore de manière utile l’idée selon laquelle le droit à la parole doit être appréhendé comme une notion construite, matériellement et idéologiquement. À partir de situations d’apprentissage canadiennes et ougandaises, l’article montre comment l’investissement découle du positionnement des apprenants, de leur négociation des potentialités d’apprentissage, et de formes systémiques de contrôle qui compromettent leur agentivité. En conclusion il est estimé qu’une pédagogie critique mettant en valeur un avenir cosmopolite pourrait inciter l’apprenant à s’investir davantage dans les pédagogies de langue et de littératie du 21 e siècle.

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)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesInsufficient 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: Empirical
Teacher disagreement score0.541
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
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 head0.057
GPT teacher head0.454
Teacher spread0.397 · 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

Citations3
Published2016
Admission routes1
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