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Record W2500839738 · doi:10.26522/vp.v13i1.1370

La diversité culturelle et linguistique comme ressource à la créativité

2016· article· fr· W2500839738 on OpenAlexaffvenue
Enrica Piccardo

Bibliographic record

VenueVoix Plurielles · 2016
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsOntario College of Art and DesignUniversity of Toronto
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

La mobilité grandissante de nos sociétés contemporaines s’accompagne d’une augmentation exponentielle de la diversité culturelle et linguistique. Face à ce constat, deux réactions opposées s’avèrent possibles : d’un côté une homogénéisation linguistique et culturelle progressive, de l’autre une valorisation de la pluralité en tant que ressource. La première vise à noyer toute diversité dans la/les langue(s) et culture(s) dominante(s), quitte à en préserver ici et là des simulacres sous le forme d’expressions isolées et de manifestations culturelles stéréotypées. La seconde, à l’inverse, s’interroge sur la richesse et le potentiel qu’une pluralité de langues et de cultures représente aussi bien au niveau des sociétés que des individus. Nous ferons appel à la notion de plurilinguisme telle qu’elle a été proposée par Daniel Coste, Danièle Moore et Geneviève Zarate et incorporée dans le Cadre européen de référence pour les langues (CECR) et à la réflexion qui l’accompagne pour expliquer dans quelle mesure la diversité linguistique et culturelle peut être vue comme un catalyseur de créativité. La créativité étant une propriété émergeante d’un système complexe (Sawyer « The emergence of creativity » ; Goldstein ; Juignet ; Piccardo « Créativité et complexité : quels modèles, quelles conditions, quels enjeux ? »), son étude nous permet de concevoir comment l’interaction d’un grand nombre d’éléments entre eux et avec l’environnement peut créer des opportunités pour que de nouvelles connexions et de nouvelles solutions émergent. Dans cette contribution, nous analyserons dans quelle mesure la diversité linguistique et culturelle, et notamment la notion de plurilinguisme et de pluriculturalisme (Coste, Moore et Zarate ; CECR), favorisent l’émergence des processus créatifs. Dans la conclusion, on tentera de dresser un bilan sans angélisme des avantages et des obstacles liés à la mise en acte d’une vision qui prône la prise en compte, voire la valorisation, de la diversité.

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)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.010
Threshold uncertainty score0.034

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0040.016
Scholarly communication0.0090.007
Open science0.0010.005
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

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.

Opus teacher head0.032
GPT teacher head0.335
Teacher spread0.303 · 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 designNot applicable
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

Citations8
Published2016
Admission routes2
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