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Enregistrement W4313988021 · doi:10.57054/ad.v47i4.2983

Enjeux de la pédagogie contrastée de l’histoire dans les sous-systèmes anglophone et francophone pour les politiques mémorielles au Cameroun

2023· article· fr· W4313988021 sur OpenAlexaff
Nadeige Ngo Nlend, Ludovic Ladǒ, Gishleine D. Oukouomi, Ewane Etah, Eric Acha

Notice bibliographique

RevueAfrica Development · 2023
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAfrican Studies and Ethnography
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Reposant sur la collecte des données empiriques et sur la recherche documentaire, l’article compare l’enseignement de l’histoire du Cameroun dans les sous-systèmes francophones et anglophones à partir de l’analyse de supports pédagogiques et didactiques variés. Il questionne la place que revêt le Cameroun dans la discipline historique de niveau secondaire ainsi que la manière dont y sont traitées certaines séquences de son passé. Si les programmes d’histoire du premier cycle que partagent les deux sous-systèmes mentionnent bien le Cameroun à certains niveaux d’enseignement, le volume horaire ainsi que l’ampleur des sujets traités sont de loin plus élevés dans le sous-système anglophone. Par ailleurs, alors que les manuels d’histoire, limités au premier cycle dans le sous-système francophone, font l’impasse sur les thématiques relatives à la construction de l’État du Cameroun, les manuels anglophones inscrits au premier cycle et au second cycle y consacrent de larges extraits. Sans toutefois postuler une relation de cause à effet, l’article tente une exploration des enjeux de cette pédagogie contrastée pour les politiques mémorielles au Cameroun, au coeur du réveil d’un protonationalisme anglophone qui donne lieu à des relectures contrastées de l’histoire du Cameroun.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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