Bibliographic record
Abstract
Depuis quelques décennies, presque toutes les disciplines scolaires ont subi des transformations en profondeur : dans l’enseignement de la langue française, pourtant, aucun changement radical n’a été opéré. Dans certaines classes de niveaux élémentaire et secondaire de la région du Saguenay, on enseigne la langue française selon une méthode d’analyse syntaxique fondée sur la linguistique structurale et destinée à simplifier, tout à la fois, et à purifier l’enseignement de notre langue. Dans cette formule pédagogique, on est très attentif à faire le départ entre les éléments qui constituent la langue (matière de la syntaxe) et les messages véhiculés par les divers énoncés possibles en français (matière de la sémantique). L’enseignement tout entier de la langue est rapporté aux données syntaxiques, qui se réduisent à six pièces réparables en cinq structures. La classe de français se révèle, dans ces conditions, une expérience agréable, voire attendue par les enfants, et notre langue y apparaît comme une réalité facile à saisir et à manipuler en raison d’un étiquetage fort réduit et du recours constant à l’observation et à la reconnaissance des faits de la langue.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.006 |
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".