L’enseignement des œuvres littéraires écrites par des femmes
Bibliographic record
Abstract
Un écrivain et enseignant canadien, David Gilmour, a récemment suscité la polémique en déclarant dans un interview accordé au site canadien Hazlitt ne pas être « intéressé à l’idée d’enseigner des livres de femmes » : « quand j’ai accepté ce travail, j’ai dit que j’enseignerai uniquement des gens que j’aime profondément. Malheureusement, aucun d’entre eux ne sont ni Chinois, ni des femmes /…/ ceux que j’enseigne, ce sont des mecs. Des mecs parfaitement hétéros. F. Scott Fitzerald, Tchekhov, Tolstoï. Des vrais mecs, quoi ». Cette ostracisation revendiquée est-elle un fait marginal, ou bien est-elle révélatrice d’une mise à l’écart plus largement répandue des écrivaines des programmes d’enseignements ? Quelle place est donnée aux œuvres écrites par des femmes au sein des institutions scolaires et universitaires ? Comment y sont-elles lues ? Les réponses à ces questions varient évidemment selon les époques, selon les contextes. Nous nous intéresserons tout particulièrement, dans le cadre de cette conférence, à l’enseignement scolaire et universitaire de quelques pays et états francophones (Algérie, France, Québec…), en prenant appui sur les programmes d’enseignement, les manuels scolaires ainsi que sur des enquêtes menées auprès des enseignants et des enregistrements de cours.
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 | 0.006 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 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".