Bibliographic record
Abstract
La vulgarisation scientifique et l’éducation non formelle permettent d’étudier la diffusion des savoirs en dehors du cadre scolaire. Les médiations écrites, dans ce contexte, sont considérées comme une reformulation du discours spécialisé. Il s’agit d’une tentative de diffusion en dehors des cercles de spécialistes. Ce discours de médiation se trouve entre le spécialiste et le non spécialiste. Nous avons analysé un corpus de médiations écrites afin de voir si le rédacteur doit choisir, transformer, modifier, restructurer et reformuler afin de rendre accessible. Plus spécifiquement, nous avons analysé les médiations en fonction des treize tendances déformantes proposées par Berman (1999) : la rationalisation, la clarification, l’allongement, l’ennoblissement, l’appauvrissement qualitatif, l’appauvrissement quantitatif, l’homogénéisation, la destruction des rythmes, la destruction des réseaux signifiants sous-jacents, la destruction des systématismes textuels, la destruction des réseaux vernaculaires ou leur exotisation, la destruction des locutions et idiotismes et l’effacement des superpositions de langues. Nous considérons que les médiations écrites, en tant que vulgarisation, se trouvent au centre de la tension entre valorisation par des critères culturels et valorisation par des critères de marché.
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 | 0.003 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.003 |
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".