DU BOOKTUBE À LA VIDÉO DE LECTEUR : ENJEUX D’UN GENRE SCOLARISABLE
Bibliographic record
Abstract
La littérature en ligne brouille constamment ses propres frontières. Les contours du carnet de bord, du coup de coeur ou de l’autofiction sont poreux, mais on repère aisément sur Internet des journaux de lecteurs filmés autoproduits. Parallèlement à la vogue du BookTube, canal de promotion du livre motivé par la grande diffusion et le savoir-faire médiatique d’une communauté internationale d’auteurs de vidéos sur YouTube, la vidéo expérimentale de lecteur, que Bonnet qualifie de « littéraTube », tient de l’autoportrait, de la lecture actualisante (Citton, 2007) et de l’interlecture (Bellemin-Noël, 2001). L’analyse qualitative d’un échantillon de vidéos montre comment la lecture s’y scénarise, se fait récit et reconfigure l’énonciation. Incités à produire une vidéo de lecteur, des étudiants de lettres nous fournissent un corpus qui nous permet de nous demander comment la vidéo employée comme expression d’une réception reflète et infléchit l’activité du lecteur. Dès lors, quelle spécificité littéraire peut-on reconnaître à ces productions ? Cet article se propose de contribuer à l’interrogation sur les genres littéraires numériques et à la réflexion sur les enjeux didactiques de la transposition scolaire de l’un d’entre eux.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 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 teacher head, 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".