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Record W3157098174

Communiquer oralement : une compétence à développer au collégial

2017· article· fr· W3157098174 on OpenAlexaboutno aff
Christian Dumais

Bibliographic record

VenueBibliothèque et Archives nationales du Québec (Québec government) · 2017
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceSociology
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Au Québec et dans le reste de la francophonie, contrairement à l’enseignement de la communication écrite, il n’existe pas de tradition de l’enseignement de la communication orale, à l’exception peut-être de celle associée à l’exposé oral. Les étudiants n’ont à peu près jamais reçu un enseignement formel de la communication orale au primaire et au secondaire. Il n’est donc pas étonnant de constater que prendre la parole en public ou tout simplement s’adresser à un professeur ou à un pair peut s’avérer complexe et stressant pour les étudiants du collégial. La compétence à communiquer oralement reste donc à développer chez ces derniers, et ce, dans les programmes tant techniques que préuniversitaires, de même que dans l’ensemble des disciplines de la formation générale. Cette réflexion traitera de la communication orale au collégial. Plus précisément, il sera question de pistes possibles pour soutenir les étudiants dans le développement de cette compétence et de propositions pour évaluer cette dernière. Cela mettra en lumière cette compétence trop souvent oubliée ou négligée qui va bien au-delà du simple exposé oral, car être compétent en communication orale, c’est aussi savoir poser une question, entrer adéquatement en contact avec un professeur ou un pair, présenter les résultats d’un travail à un groupe de pairs, participer à un débat, mener un entretien, justifier son propos, expliquer un raisonnement, etc.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.010
metaresearch head score (Gemma)0.015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.316
Threshold uncertainty score0.629

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0160.015
Scholarly communication0.0110.005
Open science0.0010.007
Research integrity0.0030.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0220.004

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 head0.029
GPT teacher head0.306
Teacher spread0.278 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

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Citations2
Published2017
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