L’enseignement des œuvres littéraires écrites par des femmes
Notice bibliographique
Résumé
Un écrivain et enseignant canadien, David Gilmour, a récemment suscité la polémique en déclarant dans un interview accordé au site canadien Hazlitt ne pas être « intéressé à l’idée d’enseigner des livres de femmes » : « quand j’ai accepté ce travail, j’ai dit que j’enseignerai uniquement des gens que j’aime profondément. Malheureusement, aucun d’entre eux ne sont ni Chinois, ni des femmes /…/ ceux que j’enseigne, ce sont des mecs. Des mecs parfaitement hétéros. F. Scott Fitzerald, Tchekhov, Tolstoï. Des vrais mecs, quoi ». Cette ostracisation revendiquée est-elle un fait marginal, ou bien est-elle révélatrice d’une mise à l’écart plus largement répandue des écrivaines des programmes d’enseignements ? Quelle place est donnée aux œuvres écrites par des femmes au sein des institutions scolaires et universitaires ? Comment y sont-elles lues ? Les réponses à ces questions varient évidemment selon les époques, selon les contextes. Nous nous intéresserons tout particulièrement, dans le cadre de cette conférence, à l’enseignement scolaire et universitaire de quelques pays et états francophones (Algérie, France, Québec…), en prenant appui sur les programmes d’enseignement, les manuels scolaires ainsi que sur des enquêtes menées auprès des enseignants et des enregistrements de cours.
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 | 0,006 | 0,012 |
| 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 | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,003 |
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 ».