Le statut des schémas cognitifs dans la production et la réception discursives
Bibliographic record
Abstract
La théorie des schémas, « briques de base de la cognition » (Rumelhart, 1980), a fourni un éclairage essentiel à la compréhension des processus de communication écrite, à qui elle a ouvert des perspectives nouvelles sur les modalités et les problèmes de la co-construction du sens entre rédacteurs et lecteurs. Toutefois, malgré sa puissance explicative (Kellogg, 1999 ; Kucer, 1995 ; Labasse, 2006) et son utilité didactique, cette théorie, ou plutôt cet ensemble de théories a fait l’objet de débats (McVee et al., 2005 ; Nassaji, 2007 ; Sadoski et al.,1991 ; Whitney et al., 1995). La question de savoir dans quelle mesure la notion de schéma cognitif demeure pertinente en théorie comme en pratique se pose donc avec acuité, les modalités de l’intercompréhension étant au centre des stratégies de production et de réception des textes. Dans cette perspective, le présent article se propose, après avoir rappelé les origines et évolutions de la notion de schéma cognitif, d’évaluer ses enjeux analytiques, opératoires et didactiques dans le champ de la communication écrite, puis d’étudier les problèmes qui ont été soulevés à son propos. Ce triple examen conduira à soutenir que le recours à la notion de schéma cognitif, s’il a perdu une partie de son intérêt en psychologie expérimentale, demeure scientifiquement fondé et heuristiquement nécessaire en matière de production discursive.
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 | 0.008 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".