Analyse du concept attitude : du concept théorique au concept opératoire
Bibliographic record
Abstract
Le présent article discute de l’évaluation dans le domaine affectif. Depuis quelques temps, les parents, les professionnels de l’enseignement et les enseignants s’interrogent sur la formation qu’il conviendrait de donner aux élèves et aux étudiants des niveaux élémentaire, secondaire et collégial. Les questions qui semblent les préoccuper davantage ne sont pas nécessairement limitées au rendement relié aux domaines cognitif et psychomoteur. Dans les programmes de formation des maîtres, par exemple, il y a de nouvelles préoccupations, on s’interroge sur les attitudes, les sentiments, les croyances, les motivations, les valeurs. Ces besoins sont liés à l’évaluation du domaine affectif de deux façons : soit comme un aspect d’un programme à développer, ou soit comme élément de base pour l’évaluation, valeurs culturelles, motivation, prise de conscience. Dans un cas comme dans l’autre, l’évaluation nécessite des connaissances dans le domaine des attitudes. En conséquence, la présente discussion porte sur la nature des attitudes et sur une façon de les mesurer.
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 | 0.012 | 0.015 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.032 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.017 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
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".