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Record W4288027159

Pratiques et compétences en éducation aux médias et à l’information

2019· other· fr· W4288027159 on OpenAlexaff
Laëtitia Pierrot, Camille Tilleul, Adeline Entraygues, Normand Landry

Bibliographic record

VenueOskar-Bordeaux (Universite de Bordeaux) · 2019
Typeother
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsUniversité TÉLUQ
Fundersnot available
KeywordsPolitical scienceSociologyPsychologyHumanitiesArt
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article porte sur la question des pratiques et des compétences en éducation aux médias et à l’information. Trois auteures s’approprient et problématisent ces notions, complexifiées et précisées par l’usage des qualificatifs « médiatiques »,« informationnelles » ou « numériques », etobservées au croisement de la recherche et des activités courantes effectuées parles acteurs de l’EMI. Laëtitia Pierrot rend compte des processus sociaux par lesquels les pratiques numériques se construisent au sein de groupes sociaux. Elle considère les pratiques, médiatiques ou numériques, comme des actions instrumentées et socialisées et elle a procédé à l’analyse de traces numériques de lycéens pour en faire la démonstration. Camille Tilleul interroge les pratiques médiatiques dans les relations qu’elles entretiennent avec des compétences qu’elles sont dites évoquer ou développer. Elle s’intéresse à la diversité des pratiques médiatiques en tant que facteur de développement des compétences considérées constitutives de la littératie médiatique. Adeline Entraygues étudie la relation entre pratiques informationnelles juvéniles et culture de l’information. Pour ce faire, elle s’emploie à distinguer les pratiques prescrites des pratiques informelles effectuées par des personnes mineures sur les réseaux sociauxnumériques.

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)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: Other
Teacher disagreement score0.840
Threshold uncertainty score0.999

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0030.014
Open science0.0020.001
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.004

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 head0.099
GPT teacher head0.330
Teacher spread0.231 · 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 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".

Quick stats

Citations0
Published2019
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