LA RÉCEPTION DES OEUVRES NUMÉRIQUES JEUNESSE DU POINT DE VUE DES CONCEPTEURS ET DES ENSEIGNANTS QUÉBÉCOIS
Bibliographic record
Abstract
Le Québec a adopté au début de l’été 2018 un Plan d’action numérique en éducation et enseignement supérieur. La formation des élèves à la lecture des oeuvres numériques jeunesse continue néanmoins de se heurter à des problèmes importants : arrimages inexistants ou inadéquats entre la production et les besoins pédagogiques, formation lacunaire des enseignants, méconnaissance des compétences et des pratiques en lecture numérique des élèves. Ce dernier enjeu, lié à la réception des oeuvres numériques jeunesse, est pourtant capital puisqu’il détermine le travail des créateurs et des éditeurs, mais aussi les usages scolaires de ces oeuvres. Cela nous a amenés à nous demander à quelles représentations des lecteurs et des usages des oeuvres numériques destinées à la jeunesse se réfèrent les concepteurs de contenus numériques et les enseignants dans leurs pratiques respectives. Les résultats de notre recherche, menée auprès de 5 concepteurs et de 43 enseignants, montrent qu’ils connaissent peu les modes de réception des jeunes lecteurs et qu’ils entretiennent encore un certain nombre de préjugés à l’égard de la littérature numérique.
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 | 0.003 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".