Perception du livre numérique auprès des lecteurs québécois de livre papier
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Le présent article identifie les raisons pour lesquelles les lecteurs québécois de livres papier ne lisent pas de livres numériques, afin de comprendre pourquoi celui-ci n’a jamais réellement décollé au Québec. Pour cela, une étude qualitative a été menée auprès de Québécois de plus de quinze ans, à la fois lecteurs de livres papier et non-lecteurs de livres numériques. Onze entretiens semi-dirigés ont été effectués selon la méthode décrite par Boutin (1997) et analysés qualitativement d’après la procédure de Blais et Martineau (2006). Les résultats indiquent que les participants accordent une signification profonde au livre papier en tant qu’objet matériel, signification qu’ils ne retrouvent pas avec le livre numérique. Les diverses contraintes logistiques et matérielles associées au livre numérique ont également tendance à les rebuter. Par ailleurs, l’expérience de lecture sur un support numérique leur semble à la fois moins confortable et moins riche de sens que l’expérience de lecture sur un support papier. Enfin, certains facteurs psychologiques et sociaux entrent en ligne de compte, comme le souci des participants vis-à-vis de l’environnement, leur façon de considérer la technologie de manière générale et le rapport qu’ils entretiennent avec les différents acteurs du livre. Leur réticence vis-à-vis du livre numérique semble s’expliquer par une comparaison directe qu’ils effectuent entre celui-ci et le livre papier, comparaison systématiquement à l’avantage de ce dernier. Elle pourrait découler d’un sentiment d’ambivalence envers l’omniprésence du numérique dans la société et d’un malaise face à des frontières de plus en plus floues entre lecture et numérique.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot 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.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 it