ENSEIGNER LA LITTÉRATURE AVEC DES BANDES-ANNONCES LITTÉRAIRES OU CE QUE LES BOOK TRAILERS FONT AUX OEUVRES LITTÉRAIRES
Bibliographic record
Abstract
Le book trailer ou bande-annonce littéraire est un outil publicitaire conçu sur le modèle des bandes-annonces cinématographiques : une brève séquence filmée visant à annoncer et promouvoir un livre. Des enseignants se sont emparés des bandes-annonces littéraires et les ont intégrées aux dispositifs didactiques d’enseignement de la littérature, au service d’objectifs d’enseignement-apprentissage variés. Nous proposons d’examiner ce qu’il advient des textes et des oeuvres lus dans les book trailers. Nous formulons l’hypothèse que l’objet détermine en partie la manière dont les élèves y représentent les oeuvres littéraires, en raison de sa nature multimodale et numérique résultant d’un processus de transposition intermédiatique, en raison également de son format et de ses fonctions promotionnelles premières. L’analyse des données collectées dans deux classes de lycée en France révèle que les bandes-annonces littéraires entraînent une reconfiguration des textes, qui opère au niveau registral et générique, et oriente leur appropriation et l’expression de cette appropriation vers le spectaculaire.
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 | 0.004 |
| 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 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.042 | 0.006 |
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".