L’anthropomorphisme des animaux dans les albums de littérature de jeunesse : état des lieux
Bibliographic record
Abstract
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 revueLurelusur 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 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 | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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.
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".