Notice bibliographique
Résumé
Malala Yousafzai, Greta Thunberg, Emma Gonzalez, Alexandria Ocasio-Cortez et Michelle Obama constituent peut-être actuellement les figures les plus marquantes d’un changement de société qui se dessine à l’échelle planétaire. Sans nécessairement être les architectes des changements qui se dessinent, elles en sont néanmoins les porte-étendards. Une équité absolue, le respect des droits des personnes et des enfants, la protection de l’environnement sont au cœur de leur message. A contrario, il y a aussi leurs détracteurs, nombreux, qui usent de paralogismes et autres sophismes pour confondre les faits avec la fiction, le vrai avec le faux. Ils le font aussi, du moins en façade, au nom de la liberté de parole, de pensée, voire d’opinion. Et pourtant, les deux côtés ont leurs inconditionnels et parfois même, leurs partisans. La communication posera un regard philosophique sur la question suivante : quelle éducation offrir à nos enfants dans un contexte qui dépasse la simple évolution sociale? L’hypothèse qui sera explorée sera celle qui consiste à concevoir la citoyenneté comme étant au cœur de l’acte d’éduquer. Car, en fait, ne serait-il pas possible que les problèmes et enjeux les plus criants de notre époque seraient le résultat de déficits démocratiques causés par une éducation à la citoyenneté déficiente?
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,012 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 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 ».