Notice bibliographique
Résumé
Transgresser, c’est franchir une limite, une norme, sociale, scolaire, familiale, soit une pluralité de normes et parfois des conflits, par exemple entre nature et culture(s), école et famille. Alors, transgresser, est-ce un moment de l’apprentissage, ou une mise en question, ou encore une condition de celui-ci ? La transgression est l’acte d’un sujet parlant, apprenant : je transgresse pour apprendre, expérimenter, comprendre… soit un projet ; ou je transgresse pour me protéger, me conformer à mon milieu, soit un refus. L’exemple des enfants plurilingues montre comment la transgression d’une norme ou une autre peut être une prise de conscience et un révélateur.
 Transgression in the learnings: Uses and limits
 Abstract: To transgress is to go beyond a limit, a rule that can either be social, educational or familial. There is a plurality of norms and sometimes conflicts, for example between nature and culture(s), school and family. Thus is to transgress, a moment of learning, a questioning or a condition of the latter? Transgressing is an act of a speaking learning subject: I transgress to learn experiment and understand. Thus, it is a project. Or I transgress to protect myself, to comply with my environment: then, it is a refusal. The example of multilingual children shows how the transgression of a norm or that of another one can serve as an awareness or an indicator.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».