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Enregistrement W2026536738 · doi:10.4000/communicationorganisation.2421

Profil d’évaluation du non-verbal dans la communication oralisée en public

2000· article· fr· W2026536738 sur OpenAlexaff
Jacques Vermette

Notice bibliographique

RevueCommunication et organisation · 2000
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhilosophyHumanitiesArtPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Profil d'évaluation du non-verbal dans la communication oralisée en publicJacques Vermette « Les insectes dépourvus d'intelligence composent du suc de différentes fleurs un miel dont toute l'industrie humaine ne saurait imiter la saveur.Et nous nous étonnerons que l'éloquence, ce don par excellence que la Providence a fait à l'homme, réclame l'assistance de plusieurs arts, qui, sans se manifester ouvertement dans le discours, lui communiquent cependant une force secrète, qui ne laisse pas de se faire sentir confusément !» Quintilien 1 À l'issue de mon mémoire de maîtrise en psychopédagogie (1986) qui m'a permis de cerner l'aire de l'expression orale en public auprès d'une quarantaine de spécialistes, j'ai publié, en 1992, aux Presses de l'Université Laval : La parole en public.Dans ce livre, aux fins d'évaluation exhaustive de l'art oratoire quelle qu'en soit le genre (religieux, politique, pédagogique, judiciaire et social), j'ai déterminé une grille d'analyse en 6 paramètres -les attitudes, les pensées, le non-verbal, les mots, les sons et le matérielqui rassemble toutes les unités fondamentales d'une communication orale efficace.2 Ln une telle grille d'analyse, j'ai établi, en trois paramètres chacun, deux axes structuraux.Dans le premier axe, la personnalité (les attitudes, le non-verbal et les sons) recueille 56 points sur 100 ; dans le deuxième axe, le contenu (les pensées, les mots et le matériel), compte 44 points.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,084
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,084
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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