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Record W4388701742 · doi:10.7202/1106811ar

De la lecture à l’appropriation d’un livre enrichi : enquête auprès d’un public d’étudiants

2023· article· fr· W4388701742 on OpenAlexvenueno aff
Catherine Daniel, Marie-Armelle Camussi

Bibliographic record

VenueRevue de recherches en littératie médiatique multimodale · 2023
Typearticle
Languagefr
FieldComputer Science
TopicCultural Insights and Digital Impacts
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAppropriationHumanitiesArtSociologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cet article rend compte des résultats d’une enquête de réception de l’édition numérique enrichie de La Croisade des Enfants de Marcel Schwob. S’appuyant sur l’expérience de conception de l’ouvrage, menée de façon collaborative par l’équipe « Lectures et médiations numériques » (CELLAM-Rennes 2) et en collaboration avec l’équipe du Loustic (Rennes, le groupe a mené une enquête croisant des données quantitatives et qualitatives auprès de 44 étudiants visant d’une part, à évaluer la motivation suscitée par l’édition enrichie d’un livre numérique en comparaison à sa version non enrichie, d’autre part à analyser la façon dont les lecteurs se sont emparés de la version enrichie et les postures de lecteur qu’elle a inspirées. L’article se focalise sur l’appropriation du livre enrichi pour évaluer le degré et le type d’appropriation effectuée par les enquêtés. Les résultats sont assez éloignés des attentes des concepteurs, les postures des lecteurs s’étant surtout concentrées autour d’une lecture contextualisante. Au total, les résultats de l’enquête permettent de s’interroger sur les critères favorisant l’appropriation d’un livre enrichi, parmi lesquels le poids des habitudes de lecture et du discours sur la légitimité culturelle du livre numérique enrichi semblent prédominants. Ces résultats conduisent à préconiser différents types de médiation qui permettraient au lecteur d’exploiter toutes les potentialités de cet objet éditorial.

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)0.027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.021
Threshold uncertainty score0.070

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0100.027
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.001
Science and technology studies0.0070.006
Scholarly communication0.0090.006
Open science0.0010.011
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0210.004

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 head0.180
GPT teacher head0.327
Teacher spread0.146 · 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 designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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
Published2023
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