Éducation et inclusion à l'épreuve du numérique
Notice bibliographique
Résumé
<b>Sommaire</b><br /><i>Éditorial</i><br /><i>Éducation et inclusion : les migrations à l’épreuve du numérique</i> – Dossier coordonné par Émilie Remond, Fathallah Daghmi et Stéphanie Gobet<br />— Développement de la compétence phonologique en FLE avec le numérique : étude de cas pratique – Oskar Korczyński<br />— Vers une intégration sociale inclusive : rôle des outils numériques – Cendrine Mercier<br />— Accès au(x) droit(s) des étrangers et numérique au prisme du site du Défenseur des droits Approche juridique – Marie-Françoise Valette<br />— L’inclusion numérique dans la politique publique : l’exemple de la ville de Poitiers – Emmanuelle Vareille<br /><i>Varia</i><br />— Digitalisation des enseignements au Cameroun : enjeux, adéquation et faisabilité – Gisèle Piebop<br />— Des membres de la communauté portugaise de Montréal (Canada) se penchent sur l’état et l’avenir de leurs médias – Farrah Bérubé, Luís LM Aguiar et Carlos Teixeira<br />— La communication scientifique au XXIe siècle : enjeux et représentations des chercheurs – Cheikh Ndiaye, Aminata Cissé et Félicité Métonou<br /><i>Expérience de recherche</i><br />— La bibliographie matérielle en France et en nouvelle-France Les métamorphoses d’hier et d’aujourd’hui, le passage du papier à l’écran, une aventure d’abord humaine avant d’être technologique. Entre copiage, complémentarité et remplacement – Éric Le Ray
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 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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,003 |
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 ».