Notice bibliographique
Résumé
This article proposes that the rise of GPT technology presents an opportunity to initiate meaningful discussions in the postsecondary classroom about the connections between writing, language, and personal autonomy. Partly grounded on predictive text, GPT-produced language is often recognizable by its blandness and its proneness to the predictable turn of phrase—qualities that postsecondary students (among others!) often struggle to overcome in their own work. George Orwell famously described relying on cliché as akin to turning oneself into a machine. The analogy arises from the lack of relationality in cliché-riddled writing, a quality similarly found in AI-generated text. Rhetoric and composition theory provides insights into the relational nature of written discourse and, equally, into the places where GPT technology falls short of the profoundly intersubjective and interpersonal elements underlying written communication. Foregrounding these findings in class discussions of GPT tools is a central task in training students to engage critically with such tools. Assignments inviting students to contextualize themselves as writers—linguistically, culturally, discursively—represent an actionable step to help students identify the relational and interpersonal contexts to which GPT output cannot attend.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,010 |
| Communication savante | 0,011 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,007 |
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 ».