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Enregistrement W2951380800 · doi:10.18192/ejre.v6i2.3945

Les francophones, la francophonie et Onésime Reclus

2018· article· fr· W2951380800 sur OpenAlexaffvenue
Brigitte Murray

Notice bibliographique

RevueEducation Journal - Revue de l éducation · 2018
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueFrench Language Learning Methods
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Onésime Reclus… ou celui par qui la francophonie nous est apparue
 La francophonie est actuellement bel et bien présente et vivante sur les cinq continents. En effet, aux quatre coins du monde, bien des gens parlent la langue française comme langue première, seconde ou étrangère. Selon l’Organisation internationale de la francophonie, c’est 274 millions de locuteurs francophones qui sont répartis dans le monde entier. Dans le cadre de cette communication, nous ferons un retour dans le passé. Nous reviendrons plus précisément à l’origine des mots francophonie et francophone. Nous ferons plus ample connaissance avec la francophonie en tant que telle, celle d’hier et celle d’aujourd’hui, et avec celui à qui l’on doit ce mot et ce concept, c’est‑à‑dire Onésime Reclus. Qui était‑il? Dans quel contexte et à quelle année a‑t‑il inventé le mot « francophonie »? Comment la définissait‑il? Quelles caractéristiques lui attribuait‑il? La francophonie actuelle est-elle à l’image de ce qu’il avait espéré pour elle. Nous répondrons à ces questions et poursuivrons la réflexion sur les enjeux actuels de cet immense espace francophone grâce aux communications qui seront présentées au cours de cette Matinée‑conférences sur la francophonie 2017. Ces communications mettront en évidence cette francophonie, présente autant dans tous les domaines de notre vie que dans la société – la recherche universitaire étant le catalyseur de cette présence et de cette vitalité francophones partout dans le monde.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,843
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,346 · 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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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