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Enregistrement W2616134218

La créativité en animation à l'épreuve du genre

2014· preprint· fr· W2616134218 sur OpenAlexaboutno aff
Sylvie Ayral, Yves Raibaud

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2014
Typepreprint
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les travaux des sciences de l'éducation ou de la sociologie du genre sur les attentes propres à chaque sexe font le plus souvent référence à un habitus spécifique : au garçon le rôle actif, créateur, inventeur de la leçon, à la fille le rôle passif, l'écoute, la répétition, dans le droit fil de l'opposition masculin=actif / féminin=passif... Ces constats scientifiques et bien d'autres (y compris le récit légendaire de la procréation dans lequel un spermatozoïde actif, survivant de la compétition, pénètre l'ovocyte passif, destiné à la reproduction) participent à la construction d'un discours performatif assignant garçons et filles à des rôles de sexes fondés sur la binarité des comportements. L'énoncé du colloque international de Montréal 2009 " La créativité en animation " (dont est issu cet article), rédigé au masculin neutre, insistant sur la créativité comme élément central du changement, s'appuyant sur les notions de leadership et décrivant les conditions gagnantes d'émergence de nouvelles cultures citoyennes favorables à l'entreprenariat etc., peut être utilement mis à l'épreuve du genre. " La créativité en animation s'insère au cœur d'enjeux organisationnels, identitaires et citoyens " : quelle place respective est envisagée pour les garçons et les filles dans cette série d'enjeux ? L'injonction à la créativité ne risque-t-elle pas d'être vécue sur le mode de la souffrance ou de l'échec par les jeunes filles qui auraient une capacité moindre à s'adapter aux modèles masculins?

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,110

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,014
Communication savante0,0120,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,005

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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2014
Routes d'admission1
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