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Enregistrement W2537755135 · doi:10.7202/1037507ar

Susciter le moment critique. De l’investissement de ressources axiologiques à leur mise à distance par des sujets lecteurs élèves

2016· article· fr· W2537755135 sur OpenAlexaffvenueabout
Marion Sauvaire, Érick Falardeau

Notice bibliographique

RevueArborescences Revue d études françaises · 2016
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLinguistics and Discourse Analysis
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article présente les résultats d’une recherche en didactique du français sur l’enseignement de la lecture littéraire au lycée en France et au cégep au Québec. Nous analysons des interprétations produites par des lecteurs en contexte scolaire dans le cadre de l’étude de La plage des songes (1998), une nouvelle fantastique de Stanley Péan. L’analyse des discours oraux et écrits des élèves est menée selon une approche herméneutique qui valorise la mise à distance réflexive de leur parcours interprétatif par les sujets lecteurs. Nous étudions plus particulièrement les ressources axiologiques mobilisées par les lecteurs en fonction des significations attribuées aux différentes voix énonciatives (la narratrice, les personnages, l’auteur impliqué). Quatre questions sont traitées : de quelle manière les sujets lecteurs attribuent-ils des énoncés aux diverses instances énonciatives ? Cette attribution révèle-t-elle l’investissement de ressources axiologiques (jugements, valeurs, présupposés idéologiques, etc.) ? Attribuer des énoncés à diverses instances contribue-t-il à mettre à distance les ressources axiologiques mobilisées ? Dans quelle mesure les élèves sont-ils capables d’exercer leur réflexivité par rapport aux valeurs, aux opinions, aux présupposés idéologiques qui influencent leurs interprétations et celles de leurs pairs ?

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,891
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,238 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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