Bibliographic record
Abstract
Il existe bien une éthique appliquée (Rosati, 2012) au numérique en éducation, du respect du droit d’auteur à la cyberintimidation en passant par la nétiquette. Mais qu’en est-il d’une éthique émergente du numérique, avec de nouvelles formes d’action issues de ce contexte particulier? Pour répondre à la question, nous proposons de cerner, chez le personnage duhacker, cet acteur incontournable du numérique, des orientations éthiques et des formes d’action qui, tout en respectant les finalités de l’éducation, changeraient le rapport à la technologie. L’action deshackersconsisterait en partie à comprendre et à modifier ce que Feenberg (2013) nomme les codes de la technologie, qui sont composés de fonctions et de significations. Coder, décoder et recoder la technologie avec une visée éthique promouvant la richesse de l’existence pour soi et pour les autres est à la base de trois propositions pouvant participer à l’émergence d’une éthique du numérique en éducation, à savoir : la présence d’hackerspaces dans les écoles, l’apprentissage du code informatique et l’émergence d’une éducation aux codes de la technologie.
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 | 0.005 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".