Analyses plurielles d’un débat entre élèves. Émergence d’une méthode d’analyse thématico-argumentative
Bibliographic record
Abstract
Quelles méthodes d’analyse de discours permettent de rendre compte de pratiques dialogales argumentatives orales ? Le corpus analysé est un débat entre élèves de quatrième année de l’enseignement secondaire français, provoqué dans le cadre d’une ingénierie d’éducation citoyenne aux nanotechnologies. La confrontation de cadres théoriques en didactique des Questions Socialement Vives (QSV), en Sciences du Langage et en didactique du français langue première, nous amène à proposer une étude d’un débat argumenté entre élèves sur des QSV relatives aux nanotechnologies. Nous présentons l’intérêt et les limites d’une analyse thématique de contenu (Bardin, 1977) et d’une analyse du discours argumentatif (Plantin, 1996). Nous proposons une méthode d’analyse inédite des interactions langagières orales, baptisée analyse thématico-argumentative. Elle permet d’étudier les thèmes dans la dynamique temporelle du déroulement du débat et de rendre compte de l’orientation argumentative des énoncés. Elle se réfère à de nouveaux concepts pour rendre compte des moments argumentatifs.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.029 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.012 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".