Le point et... trois petits points... sur l’alphabétisation au Québec
Bibliographic record
Abstract
Dans cet article, l’auteur dresse un véritable bilan historique et critique des activités d’alphabétisation au Québec. Initiatives privées puis gouvernementales ont progressivement institutionnalisé le « problème » de l’anaphabétisme puis les interventions réductrices de ce phénomène désormais défini comme « problème ». Après avoir situé les principaux projets et programmes qui ont été développés au cours de la dernière décennie, caractérisé statistiquement la population analphabètes, identifié les diverses formes de services d’alphabétisation développés en fonction de la diversité des populations et des milieux institutionnels, l’auteur s’interroge sur la performance de ces interventions. Et il conclut que les résultats sont bien maigres sinon dérisoires. Mais alors, pourquoi s’acharner à alphabétiser ? L’efficacité de l’alphabétisation, au-delà de son échec, ne serait-elle pas à rechercher dans l’effet accru de dépendance à la langue et à son pouvoir qui réalise le plus fort consensus qu’un État puisse espérer ?
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".