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Enregistrement W4415440309 · doi:10.7202/1120092ar

<i>Im-produire</i> au moyen du dessin cartographique pour repenser les approches en éducation et en pratique artistiques

2025· article· fr· W4415440309 sur OpenAlexaff
Camille Courier, Claude Majeau

Notice bibliographique

RevueMultimodalité(s) : · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésESPACEThird personGeneral interest

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cet article propose de faire le point sur les errances au coeur du projet Viser l’improductivité . Notre attention aux moments « im-productifs » prend racine dans la difficulté d’avoir des temps vacants pour explorer les impasses du processus créateur et dans le terreau de la recherche des systèmes de production actuels (Gillick, 2009). C’est un appel à observer les temps « inféconds » en recherche-création et en pédagogie, donnant à l’être ensemble et aux images « mal produites » collectivement toute leur place. L’objectif de cette recherche est d’examiner le rapport entre la fabrication de connaissances et la notion de productivité à l’aune de la pratique artistique et de la cartographie partagée (Olmedo, 2017). Nous traçons un portrait des expérimentations réalisées dans divers milieux : école, université, quartier et groupe de travail interdisciplinaire. Cet article s’inscrit dans une tentative de révéler les processus combinatoires en action dans leur création et leur recherche, tout en abordant les enjeux sociaux, éducatifs ou culturels qui se dégagent de cette recherche-création en développement.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,530
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,331 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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