MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1521753185 · doi:10.4000/rfp.1323

Chabrol Claude & Radu Miruna. Psychologie de la communication et persuasion

2009· article· fr· W1521753185 sur OpenAlexaff
Pierre Vrignaud

Notice bibliographique

RevueRevue française de pédagogie · 2009
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensHistorical Studies in Education
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPersuasionPsychologyHumanitiesPhilosophySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

On peut penser qu'un ouvrage sur la psychologie de la communication et de la persuasion n'intresse les chercheurs en sciences de l'ducation et les pdagogues que de manire marginale. Il est certain que la plupart des exemples d'application cits dans cet ouvrage portent principalement sur les domaines de la publicit et de la communication persuasive. Mais il est galement certain que le chemin pour transfrer la plupart des thories prsentes et leur trouver des applications dans le champ de l'ducation estais. Que l'enseignement soit une situation de communication est une lapalissade, on pourrait presqu'en dire autant de la persuasion, au moins pour ce qui concerne la partie gestion de la classe et de la discipline. Prsenter cet ouvrage dans la Revue franaise de pdagogie nous a donc paru offrir une opportunit de prendre la mesure de l'apport thorique des courants prsents et de l'intrt qu'il pourrait y avoir (re)conduire un certain nombre des expriences dans une classe ou un groupe d'apprenants.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0060,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,009

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevue française de pédagogieMême sujetLinguistics and Discourse AnalysisTravaux en français237 207