Notice bibliographique
Résumé
Lire, ceLa s'aPPrend à L'écoLe.aimer Lire… 1 » Oliver Twist, Alice au pays des merveilles, Les quatre filles du docteur March, Anne… La Maison aux pignons verts et Fifi Brindacier sont quelquesuns des classiques qui ont bercé mon enfance.Enfant, j'ai rêvé d'être la complice de Sophie, de sauver le Petit Chaperon rouge et d'enchaîner les bêtises avec Poil de Carotte.Adolescente, trop stressée par ma performance aux évaluations et incapable de dépasser le sens premier d'un texte, j'ai eu un rendezvous manqué avec le Petit Prince et j'ai maintes fois souhaité condamner Candide au supplice du feu.Préoccupée surtout par des questions scolaires, j'avais oublié l'aspect ludique de la lecture et associé le livre à une imminente déception.Jeune adulte, ayant gagné en maturité, j'étais mieux disposée qu'avant à aborder un texte.Un Rhinocéros et Un ange cornu avec des ailes de tôle ont alors réussi le tour de force de me réconcilier durablement avec l'objet littéraire.J'avais enfin saisi comment utiliser les clés, soit les stratégies, qui me permettaient d'entrer dans une œuvre littéraire et de l'explorer ; je savais désormais comment mettre à profit mes « droits » de lectrice 2 .De ce fait, je ne peux Pourquoi enseigner la littérature au secondaire ?
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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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,010 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,078 | 0,030 |
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 ».