Towards plurilingualism in Montreal French Schools: a critical discourse analysis of current governmental and school board policies
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs études démontrent que les pratiques plurilingues ont des avantages positifs sur le développement social et cognitif d’un enfant. Plusieurs initiatives de recherche au Québec démontrent aussi qu’accorder une importance particulière à l’ouverture aux langues et au plurilinguisme peut faciliter l’apprentissage du français. Cependant, il est plutôt rare que les écoles publiques franco-montréalaises encouragent ce type d’approche. Le parcours historique de la province démontre qu’après avoir milité longuement pour faire reconnaitre le français comme langue commune, une loi assez musclée a été créée afin de perpétuer l’apprentissage du français chez les populations d’accueil et améliorer la qualité de la langue chez les Québécois de souche. La Charte de la langue française dicte aujourd’hui les mesures que doivent mettre en œuvre les commissions scolaires pour assurer la vitalité du français. Ces mesures sont articulées dans des politiques linguistiques qui sont propres à chacune des commissions scolaires. Cette étude vise à mieux comprendre et identifier les facilitateurs et les barrières au plurilinguisme. Avec une analyse critique du discours intégré dans les politiques gouvernementales et des commissions scolaires montréalaises, j’aspire à mieux comprendre le hiatus entre les discours d’équité et de valorisation culturelle de cette commission et les pratiques unilingues actuellement privilégiées à l’école. Le but de cette étude est d’informer les éducateurs au sujet des facilitateurs du plurilinguisme dans les politiques en place, d’encourager les intervenants en milieu scolaire à participer à des activités de perfectionnement professionnel et d’offrir des recommandations équitables qui respectent les droits de la personne afin d’informer la révision de la politique.
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 | 0.010 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.027 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 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 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".