Is Digital Literacy Changing the Way We Think?
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
La littératie numérique change-t-elle notre façon de penser ? Dans ce commentaire, je réponds à l’opinion exprimée par Kolinksy et Morais (2018) selon laquelle les chercheurs actuels sous-estiment la contribution de l’alphabétisation à la cognition en explorant l’évolution de la nature de la lecture avec l’émergence de la littéracie numérique. En présentant les conclusions de chercheurs contemporains, j’examine comment les processus de compréhension en lecture évoluent avec l’utilisation croissante des médias numériques, et en quoi ces changements peuvent modifier nos processus cognitifs et notre façon de penser. L’utilisation accrue des médias numériques comme outils de lecture pourrait réduire bon nombre des processus cognitifs nécessaires à la compréhension de la lecture et à l’apprentissage en général. En même temps, le développement d’une culture numérique efficace peut ouvrir la voie à de nouvelles façons de penser et de traiter l’information, renforçant ainsi les compétences cognitives nécessaires pour réussir dans la société actuelle fondée sur la connaissance. Je conclus que, parallèlement à l’alphabétisation, la cognition évolue et que de nombreux chercheurs en lecture sont bien conscients de porter des lunettes lettrées.
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.
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 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.019 |
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 it