Bibliographic record
Abstract
L’éducation suppose que l’élève apprenne lorsque l’enseignant enseigne : s’il n’y a pas d’apprentissage, il serait absurde de croire qu’il y a eu un enseignement Or, dans le cas de l’enseignement à distance, il s’avère parfois difficile de s’assurer de la participation de l’élève, particulièrement lorsque l’enseignement et l’apprentissage sont décalés. Dans ces cas, l’usage de certains procédés narratifs ou stylistiques susceptibles d’interpeller le lecteur peut amener celui-ci à participer activement au cours qu’il lit L’activité propre du lecteur est ainsi favorisée notamment par le dialogue, qui l’invite à s’identifier à l’un des personnages, qu’il s’agisse du répondant ou plutôt d’un des personnages muets qui assistent le plus souvent à la scène) Le genre épistolaire a le même effet dans la mesure où il évoque, justement, un dialogue. Cette étude vise à examiner les procédés stylistiques employés par Épicure à des fins didactiques, afin de les mettre en parallèle avec des études contemporaines sur l’enseignement à distance.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".