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Enregistrement W3133905590 · doi:10.4000/books.puc.12984

Entre acteur et sujet de la visite scolaire dans un mémorial, regard didactique

2016· book-chapter· fr· W3133905590 sur OpenAlexaff
Catherine Souplet

Notice bibliographique

RevuePresses universitaires de Caen eBooks · 2016
Typebook-chapter
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensCentre Intégré de Santé et de Services Sociaux des LaurentidesCentre Intégré de Santé et Services Sociaux de Chaudière-Appalache
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Soumettre la notion d’acteur à des regards didactiques fait surgir une autre expression, celle de sujet didactique. C’est cette confrontation des notions d’acteur et de sujet de situations didactiques qui est examinée ici dans un contexte particulier : la visite scolaire dans un mémorial. Les acteurs sont multiples dans ce type de situation : professeur, élèves, intervenant pédagogique, mais aussi, indirectement, les personnages donnés à voir dans l’espace muséal. De plus, le lieu en lui-même est porteur de tensions entre enjeux de mémoire et histoire ; de fait, les acteurs sont confrontés à ces tensions. Penser en termes d’acteur ou de sujet mobilise-t-il des dimensions différentes de l’individu concerné ? Comment cela influe éventuellement sur les apprentissages dans un lieu tel qu’un mémorial, et sur des contenus sensibles ? Ces questions sont abordées en analysant un matériau particulier, les propos de l’intervenante pédagogique qui accompagne les visites scolaires. En considérant les contraintes inhérentes aux situations scolaires et les dimensions particulières déclinées par un mémorial, les glissements entre les usages des termes « acteur » et « sujet » laissent entrevoir des distinctions sur la façon dont les individus en jeu dans la situation sont envisagés, selon les intentions qu’on leur adresse et le statut qu’on leur attribue.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,026
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,292
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
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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