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Record W3126668497 · doi:10.7202/1074424ar

L’anthropomorphisme des animaux dans les albums de littérature de jeunesse : état des lieux

2021· article· fr· W3126668497 on OpenAlexaffvenueabout
Anne-Marie Dionne

Bibliographic record

VenueNouveaux cahiers de la recherche en éducation · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicAnimal and Plant Science Education
Canadian institutionsUniversity of Ottawa
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophyArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’anthropomorphisme est un procédé courant en littérature de jeunesse. Cependant, le fait d’octroyer des traits humains aux animaux risque d’entraver les connaissances et le raisonnement biologique des enfants concernant le règne animal, c’est-à-dire leur capacité à faire la distinction entre les propriétés biologiques propres aux animaux et les propriétés biologiques se rapportant spécifiquement aux êtres humains. Par cette recherche, nous examinons comment l’anthropomorphisme se manifeste dans des albums de littérature de jeunesse de langue française publiés au Canada. Une analyse de contenu portant sur 197 albums, que nous avons sélectionnés à partir de ceux ayant été répertoriés par la revue Lurelu sur une période de cinq ans (2013-2018), nous a permis de recenser les animaux représentés dans cet échantillon d’albums et de déterminer leur niveau d’anthropomorphisme, manifesté par l’entremise des textes et des illustrations. La façon dont sont présentées les propriétés biologiques des animaux a également été prise en compte. Nos résultats démontrent qu’une part importante des albums analysés présente des animaux qui sont anthropomorphisés et que lorsque leurs propriétés biologiques sont démontrées, elles peuvent rarement induire un raisonnement biologique chez les enfants.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.008
metaresearch head score (Gemma)0.007
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesResearch integrity
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.196
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0080.007
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.001
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.002
Science and technology studies0.0010.002
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0030.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

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.

Opus teacher head0.150
GPT teacher head0.413
Teacher spread0.263 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations1
Published2021
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