Profil d’évaluation du non-verbal dans la communication oralisée en public
Bibliographic record
Abstract
Profil d'évaluation du non-verbal dans la communication oralisée en publicJacques Vermette « Les insectes dépourvus d'intelligence composent du suc de différentes fleurs un miel dont toute l'industrie humaine ne saurait imiter la saveur.Et nous nous étonnerons que l'éloquence, ce don par excellence que la Providence a fait à l'homme, réclame l'assistance de plusieurs arts, qui, sans se manifester ouvertement dans le discours, lui communiquent cependant une force secrète, qui ne laisse pas de se faire sentir confusément !» Quintilien 1 À l'issue de mon mémoire de maîtrise en psychopédagogie (1986) qui m'a permis de cerner l'aire de l'expression orale en public auprès d'une quarantaine de spécialistes, j'ai publié, en 1992, aux Presses de l'Université Laval : La parole en public.Dans ce livre, aux fins d'évaluation exhaustive de l'art oratoire quelle qu'en soit le genre (religieux, politique, pédagogique, judiciaire et social), j'ai déterminé une grille d'analyse en 6 paramètres -les attitudes, les pensées, le non-verbal, les mots, les sons et le matérielqui rassemble toutes les unités fondamentales d'une communication orale efficace.2 Ln une telle grille d'analyse, j'ai établi, en trois paramètres chacun, deux axes structuraux.Dans le premier axe, la personnalité (les attitudes, le non-verbal et les sons) recueille 56 points sur 100 ; dans le deuxième axe, le contenu (les pensées, les mots et le matériel), compte 44 points.
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 | 0.084 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".