Néoruralité, éducation et culture : une analyse qualitative et intersectorielle des déterminants de la littératie dans une communauté rurale
Notice bibliographique
Résumé
Les recherches sur la littératie montrent que celle-ci se définit de plus en plus dans sa dimension collective et communautaire (Moreau et al., 2020). Dans cette perspective, la recherche dont il est question dans cet article cible l’étude du phénomène de la littératie dans le contexte spécifique des communautés rurales, dont certaines sont particulièrement isolées et défavorisées. Pour mieux comprendre la littératie en milieu rural, nous avons utilisé un cadre de référence intersectoriel fondé sur les notions de littératie communautaire, de néoruralité et de culture. Au moyen d’une analyse qualitative, nous avons combiné plusieurs indicateurs quantitatifs de nature collective et individuelle pour une communauté rurale ciblée. Le croisement de ces indicateurs a permis de comprendre la complémentarité de déterminants socioéducatifs; il a permis aussi de mieux cerner l’imbrication des domaines socioéconomiques, éducatifs et culturels qui interviennent dans le développement des compétences en littératie des individus, en particulier lorsqu’ils évoluent dans un milieu rural dévitalisé.
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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».