CONJECTURES, POSTULATS ET VÉRIFICATIONS EXPÉRIMENTALES DANS LE PARADIGME DU GÉOMÈTRE-PHYSICIEN : COMMENT INTÉGRER LE TRAVAIL AVEC LES LGD ?
Bibliographic record
Abstract
Dans Tanguay et Geeraerts (2012), nous avons considéré le paradigme du géomètre - physicien, inspiré des travaux de Jahnke, et avons fait valoir comment il peut permettre la mise en place, en classe, de pratiques et activités assurant une transition plus harmonieuse entre la Géométrie I et la Géométrie II (Houdement & Kuzniak, 2006), notamment en changeant le statut des axiomes et le rôle de la mesure. Une mise en oeuvre concrète est proposée, grâce entre autres à un système structuré de fiches construites par la classe, celui-ci étant intégré à un espace de travail adapté à la démonstration. La façon d’y réhabiliter le mesurage dans les processus de validation permet de reconsidérer les enjeux de vérité pour leur intégrer, de manière explicite et problématisée, les questions de la fiabilité de la mesure, de l’exactitude par rapport à l’approximation, du théorique vis-à-vis l’empirique. Nous nous interrogeons sur la façon de prendre pleinement ces aspects en compte, en abordant explicitement en classe le problème de l’exactitude de la représentation graphique et des mesures fournies par les logiciels.
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 | 0.026 | 0.085 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.022 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.026 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 0.003 |
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.
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".