Trois modalités de réseaux littéraires pour enseigner la grammaire en contexte plurilingue
Bibliographic record
Abstract
La grammaire est une discipline qui est ancrée dans la tradition scolaire francophone et dont l’enseignement, parce qu’on lui reconnait une fonction normative assumée, peut contribuer à la reproduction de certaines inégalités à l’école. Au regard de cet état de fait, le présent article veut, dans un premier temps, mettre en évidence la pertinence didactique que revêtent les réseaux littéraires pour l’enseignement de la grammaire du français (langue d’enseignement ou seconde) en contexte plurilingue. Ainsi exposerons-nous les fondements théoriques qui concourent à l’utilisation de ces réseaux et verrons-nous comment on peut les mettre en oeuvre afin de valoriser et de mettre à profit le répertoire linguistique pluriel des élèves. Dans un second temps, il s’agira d’exemplifier notre propos en présentant trois modalités de réseaux littéraires, ceux-ci, s’ils sont élaborés en considérant les plurilinguismes qui caractérisent de nos jours les salles de classe, pouvant soutenir le développement de la compétence grammaticale des élèves. Mots-clés : grammaire, enseignement, réseaux littéraires, plurilinguisme, écriture
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.002 |
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".