un état des lieux des usages de la littératie médiatique multimodale en contexte numérique (LMM@)
Bibliographic record
Abstract
Cette synthèse de connaissances fait un état des lieux des usages de la littératie médiatique et multimodale en contexte numérique (LLM@) dans les cours de français, langue d’enseignement (L1-L2), en milieu minoritaire ou majoritaire, entre 2015 et 2020. Notre objectif était d’identifier des usages innovants en LMM@. Nous avons répertorié 192 documents correspondants à nos critères de recherche. À partir d’un corpus de 30 articles représentatifs, l’analyse a mis en évidence que le choix des mots-clefs ne reflète pas les concepts ou les contenus des études, ainsi qu’une grande disparité dans les définitions associées à la LMM@. De plus, nous avons constaté un certain flou dans la définition des concepts centraux telles les compétences informationnelles et les compétences en LMM. Une analyse plus fine et à partir du cadre du TPACK de 14 études a présenté des pratiques intégrées de l’enseignement du français, avec des perspectives transdisciplinaires, ancrées dans les pratiques culturelles quotidiennes des jeunes du 21e siècle. On note aussi que l’identité culturelle, linguistique et numérique est favorisée.
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 | 0.007 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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".