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Enregistrement W4384659801 · doi:10.4000/sdj.5276

Dix critères inspirés de Paulo Freire pour l’étude et la conception de jeux à visée de conscientisation

2023· article· fr· W4384659801 sur OpenAlexaff
Homo Ludens

Notice bibliographique

RevueSciences du jeu · 2023
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueEducational Games and Gamification
Établissements canadiensUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selon Paulo Freire (1971), la conscientisation est un processus d’apprentissage collectif visant à faire émerger chez les individus une réflexion critique à travers une praxis. Basée sur la pédagogie et la conscientisation des opprimé·es, la philosophie freirienne de l’action peut aider à mettre en lumière le potentiel de conscientisation du jeu et à déterminer les critères qui définissent un jeu de conscientisation. Cet article vise ainsi à répondre à cette question en développant un modèle pour définir des jeux à visée de conscientisation à partir de dix critères inspirés de la philosophie de Freire. Pour ce faire, dans un premier temps, un bref retour historique sur les racines philosophiques et politiques de la conscientisation chez Freire permettra de soulever certaines caractéristiques propres à une conscience critique. Par la suite, des études sur les jeux à visée de conscientisation seront présentées afin de colliger des éléments structurants de ce type de jeux. Ce travail permettra ensuite de proposer une définition basée sur dix critères qui circonscrivent les jeux à visée de conscientisation. Puis, ce modèle sera appliqué à trois exemples de jeux afin de démontrer son opérationnalité. Finalement, l'article se conclura en démontrant la cohérence de l’articulation entre la philosophie freirienne et les jeux à visée de conscientisation, particulièrement dans un contexte de cocréation de jeux tel qu’un game jam.

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)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0060,022
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0040,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,349 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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