Éducation non formelle et médiations écrites
Notice bibliographique
Résumé
La vulgarisation scientifique et l’éducation non formelle permettent d’étudier la diffusion des savoirs en dehors du cadre scolaire. Les médiations écrites, dans ce contexte, sont considérées comme une reformulation du discours spécialisé. Il s’agit d’une tentative de diffusion en dehors des cercles de spécialistes. Ce discours de médiation se trouve entre le spécialiste et le non spécialiste. Nous avons analysé un corpus de médiations écrites afin de voir si le rédacteur doit choisir, transformer, modifier, restructurer et reformuler afin de rendre accessible. Plus spécifiquement, nous avons analysé les médiations en fonction des treize tendances déformantes proposées par Berman (1999) : la rationalisation, la clarification, l’allongement, l’ennoblissement, l’appauvrissement qualitatif, l’appauvrissement quantitatif, l’homogénéisation, la destruction des rythmes, la destruction des réseaux signifiants sous-jacents, la destruction des systématismes textuels, la destruction des réseaux vernaculaires ou leur exotisation, la destruction des locutions et idiotismes et l’effacement des superpositions de langues. Nous considérons que les médiations écrites, en tant que vulgarisation, se trouvent au centre de la tension entre valorisation par des critères culturels et valorisation par des critères de marché.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,023 |
| Communication savante | 0,007 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».