Notice bibliographique
Résumé
Le développement des médias sociaux numériques a modifié le visage de la culture des jeunes d'un point de vue de son accès à l'information et de sa capacité à communiquer avec le monde entier. Les conditions, les possibilités et les limites de l'utilisation des médias numériques sont différentes pour les jeunes marginalisés en milieu urbain. Afin d'exploiter la valeur éducative des médias numériques dans la vie des jeunes privés de leurs droits, nous devons comprendre son potentiel en tant que moyen d'autonomisation. Cette thèse rassemble des travaux sur les médias sociaux numériques, la culture des jeunes, l'éducation critique aux médias et la justice sociale afin de proposer un nouveau modèle pédagogique (Praxis de la Jeunesse Numérique) qui permet aux jeunes de s'engager dans des pratiques numériques en vue de résoudre les problèmes sociaux qui touchent directement leur vie. La Praxis de la Jeunesse Numérique est un modèle en six étapes utilisé pour comprendre comment les pratiques numériques actuelles des jeunes peuvent être gérées efficacement au sein d'une pédagogie de justice sociale défendue par chacun. Grâce à une Recherche-Action Participative, cette thèse explore comment les jeunes âgés de 14 à 27 ans sont éduqués et vivent à l'ère de la convergence des médias. Ce projet a réuni les universités et les membres de la communauté pour créer un espace de collaboration sécuritaire qui a permis aux participants d'apprendre à se livrer par le biais des médias numériques. Les résultats démontrent que le dialogue et l'apprentissage coopératif aident les participants à créer des productions en médias numériques fondées sur des principes de justice sociale. Ces productions sont devenues un moyen d'autonomisation et d'apprentissage coopératif. L'utilisation de l'approche Praxis de la Jeunesse Numérique représente un écart important vis-à-vis des théories précédentes sur l'engagement numériqu
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 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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,012 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».