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Enregistrement W7126252318 · doi:10.3917/rhlf.051.0231n

Victor Hugo (2003-1802) / Images et transfigurations . Actes du colloque « Imago Hugolis » organisé par le Collège de sociocritique de Montréal. Sous la direction de MAXIME PRÉVOST et YAN HAMEL. Québec, Fides, 2003. Un vol. de 190 p.

2005· article· fr· W7126252318 sur OpenAlexaboutno aff
Arnaud Laster

Notice bibliographique

RevueRevue d histoire littéraire de la France · 2005
Typearticle
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueFrench Literature and Poetry
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImagoObject (grammar)Context (archaeology)Relation (database)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

En 2000 et 2001 a été mise en place une réforme de l’enseignement du français au lycée définissant « l’histoire littéraire et culturelle » comme la première des quatre « perspectives » à mettre en œuvre dans l’étude des textes. D’assez nombreux documents pédagogiques ont vu le jour à cette occasion, qu’il est intéressant de consulter, car ils apportent aussi à la recherche théorique des éléments nouveaux de réflexion concernant les définitions de l’histoire littéraire, les écueils de ses méthodes et les manières concrètes d’insérer un savoir historique dans un cours de littérature. Une synthèse est ici proposée sur ces divers sujets, comme aussi une invitation à redéfinir peut-être certaines notions définissant les programmes, certaines méthodes proposées aux enseignants : ces imprécisions ou ces difficultés pourraient sans doute être en partie levées si les spécialistes de l’histoire littéraire proposent leurs idées et leurs solutions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,666
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,187 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations0
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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