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Enregistrement W2763896377

L'analyse De Contenu, Une Voie D'or Pour L'analyse Des Politiques Educatives? Etude De Cas Du Programme d'Histoire et Education a la Citoyennete et De Sa Controverse

2017· article· fr· W2763896377 sur OpenAlexaffvenueabout
Olivier Lemieux, Abdoulaye Anne, Isabelle Bélanger

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2017
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article propose une analyse de l’influence des medias dans le cycle d’elaboration des politiques educatives en s’appuyant sur une etude de cas portant sur la controverse de 2006 entourant le programme d’Histoire et education a la citoyennete de deuxieme cycle du secondaire au Quebec. Nous y soulignons l’importance des medias dans l’emergence du debat au sein de la sphere publique, l’alimentation et l’amplification de ce dernier, ainsi que son incidence directe sur la decision de revision du programme par le gouvernement du Quebec. Pour ce faire, nous procedons a une conceptualisation de la controverse, laquelle est decomposee en cinq grands enjeux se trouvant chacun au centre d’une confrontation entre deux dimensions. C’est a partir de cette conceptualisation que nous etablissons notre grille d’analyse, puis procedons a une analyse de contenu de la version preliminaire du programme, de sa seconde version et d’une trentaine d’articles de journaux publies entre le debut de la controverse et la presentation de cette seconde version. Cette analyse nous permet d’observer que sur le plan quantitatif, la controverse a eu peu d’effet, alors que sur le plan qualitatif, nous pouvons observer quelques changements subtils, mais importants.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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 enseignants0,549
Score d'incertitude au seuil0,896

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0070,018
Communication savante0,0130,007
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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.

Tête enseignante Opus0,199
Tête enseignante GPT0,436
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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