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Record W2069489009 · doi:10.4000/pratiques.1466

Rédiger contre son opinion : des étudiants avancés en communication peuvent-il faire abstraction de leurs connaissances du domaine ?

2009· article· fr· W2069489009 on OpenAlexaffabout
Denis Alamargot, Céline Beaudet

Bibliographic record

VenuePratiques · 2009
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Discourse Analysis
Canadian institutionsUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesRedactionPolitical sciencePhilosophyArtTheology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Dix-sept étudiants québécois en communication, des premier et deuxième cycles universitaires à l’Université de Sherbrooke, se sont prêtés à l’exercice d’écrire deux rédactions sur un même sujet, la menace pesant sur l’environnement, après avoir lu deux sources documentaires contradictoires traitant de l’économie et l’environnement : « Gaz à effet de serre : le grand responsable, c'est l'homme » (528 mots) ; « Changements climatiques : la mise au point de nouvelles technologies » (551 mots). Les participants, dont la formation comprend une composante sur l’apprentissage de l’écriture en situation professionnelle, étaient invités à rédiger successivement deux textes en adoptant le rôle d’un rédacteur professionnel travaillant soit pour l’association Amis de la Terre (défense du point de vue écologique), soit pour la société BioPétrole (défense du point de vue industriel). Le temps de rédaction était libre mais la longueur de la rédaction imposée (2 pages manuscrites). La consultation des sources documentaires n’était pas autorisée pendant la rédaction (mais la consultation des notes de lecture l’était) et l’intégration d’idées personnelles encouragée. Cet article s'intéresse à la temporalité de l’écriture et à l’existence de certaines traces textuelles lorsqu’un rédacteur est amené à soutenir deux points de vue contraires sur une même réalité qu’il connait

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.038
metaresearch head score (Gemma)0.080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.117
Threshold uncertainty score0.232

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0380.080
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0030.003
Science and technology studies0.0210.023
Scholarly communication0.0280.028
Open science0.0030.009
Research integrity0.0090.012
Insufficient payload (model declined to judge)0.0110.003

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.

Opus teacher head0.054
GPT teacher head0.327
Teacher spread0.273 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations3
Published2009
Admission routes2
Has abstractyes

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