Des concepts au terrain : questionnements relatifs à la culture numérique en éducation aux médias et par les médias
Bibliographic record
Abstract
Croisant les recherches doctorales de ses trois auteures, cet article explore comment, dans la recherche en éducation aux médias et en éducation par les médias, le rapport des acteurs étudiés aux médias et au numérique est théorisé au départ de différents concepts : culture numérique, pratiques numériques, représentations sociales du numérique, et apprentissage. L’article met ensuite au jour la diversité des façons d’opérationnaliser ces concepts dans des méthodes adaptées aux objets des deux champs de recherche. Face à ces positionnements théoriques et méthodologiques, l’article met en exergue la nécessité pour les chercheurs d’interroger leur rapport aux acteurs étudiés, le rapport du discours qu’ils produisent à celui énoncé par ces acteurs, et l’utilité attendue de leurs recherches pour le champ qu’ils étudient.
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 | 0.023 | 0.059 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.037 |
| Scholarly communication | 0.020 | 0.024 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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 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".