Réponse à certaines critiques sur l’approche neurolinguistique (ANL)
Notice bibliographique
Résumé
En 2022 paraissait le premier d’une série d’articles (Antier, 2022a, 2022b, 2023) critiquant indifféremment de façon cinglante les auteurs de l’approche neurolinguistique (ANL) ainsi que leurs promoteurs, en attaquant notamment mon ouvrage sur l’ANL (Germain, 2017). Le présent article se veut une réaction personnelle à ces attaques. Je traiterai d’abord de l’adhésion sans retenue de l’auteur de cette série d’articles aux vues de Roussel et Gaonac’h (2017) au sujet de l’ANL sur la « double dissociation », sur la question de l’opposition explicite/implicite et sur l’absence de nouveauté dans l’ANL. Puis, j’aborderai les origines et les finalités de l’ANL, après quoi j’examinerai la posture épistémologique de l’auteur. Enfin, après avoir montré sa confusion des genres, je ferai ressortir l’idée que sa position anti-ANL s’explique non seulement par son adhésion aveugle aux affirmations erronées de Roussel et Gaonac’h et par son ignorance des résultats des nombreuses recherches empiriques sur l’ANL, mais aussi et surtout par un conflit d’intérêts personnel (en tant que l’un des coauteurs d’un manuel de langue) qui ne justifie en rien ses propos diffamatoires enrobés dans une rhétorique insidieuse. Je mettrai nettement l’accent sur les accusations du premier article (2022a) paru dans Recherches en didactique des langues et des cultures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».