Le bien-être à l’école et la lecture :Stimuler la joie de penser en lisant
Bibliographic record
Abstract
L’apport de cet article au débat sur le bien-être à l’école repose sur une perspective multidisciplinaire conjuguant sciences de l’éducation, théories de la lecture, philosophie et science politique. Nous exposons pourquoi et de quelle manière concrète la pensée à la lecture, stimulée par la création de scènes par le lecteur, est susceptible d’accroître le bien-être des élèves et des étudiants. La première partie du texte parcourt deux approches du bien-être à l’école, en vogue en France et au Canada. La deuxième développe la notion de « joie de la pensée à la lecture » et l’articule au bien-être en tant que principe éthique. La troisième, quant à elle, s’attarde à la stimulation de cette joie de la pensée, et survole les grandes lignes d’une méthode fondée sur la construction de scènes par le lecteur. En conclusion, nous abordons l’encadrement de cette méthode en milieu scolaire, en tentant de discerner dans quelle mesure elle nourrit une communauté intellectuelle riche et cohésive.
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 | 0.005 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.003 |
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".