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Record W4391436086 · doi:10.7202/1108696ar

Les oeuvres littéraires sonores : vers des ruptures dans les pratiques d’enseignement de la littérature ? Une étude en contexte congolais

2023· article· fr· W4391436086 on OpenAlexvenueno aff
Magali Brunel, Elvire Boumbou

Bibliographic record

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

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’enseignement de la littérature au lycée se fonde essentiellement sur la lecture des textes littéraires, textes, qui, de nos jours, existent en format papier et numérique (Karsenti, 2005 ; Quet, 2011 ; Crinon, 2012 ; Brunel et Quet, 2018). Mais, de nouveaux supports liés à la numérisation des pratiques se développent, tels que les formats numériques audio d’oeuvres littéraires (Gendron et Gervais, 2010). Ils ouvrent de nouvelles potentialités pédagogiques et peuvent faire écho à une attention à la réception singulière et sensible des élèves. C’est dans cette orientation que nous présentons une expérimentation, menée en contexte congolais, dans un milieu éducatif où le numérique n’est pas encore présent dans l’espace scolaire mais où les adolescents ont déjà des pratiques de loisirs et de communications numériques. Celle-ci repose sur une formation à la didactique de la littérature fondée sur le paradigme de la lecture littéraire et mobilisant le numérique. À partir de l’adaptation d’un dispositif dit d’« écoute flottante » emprunté à Brillant Rannou (2012), nous analysons la mise en oeuvre de trois stagiaires futurs enseignants de français en lycée à Brazzaville, en nous demandant dans quelle mesure la formation dispensée a permis aux stagiaires d’orienter leur pratique et de négocier l’écart, voire l’écartèlement, entre les pratiques traditionnelles d’enseignement de la littérature au lycée et la mobilisation des oeuvres littéraires numériques audio que nous avons mis à leur disposition.

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)0.011
metaresearch head score (Gemma)0.019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.015
Threshold uncertainty score0.061

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0110.019
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0090.009
Scholarly communication0.0090.007
Open science0.0010.006
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.002

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 head0.157
GPT teacher head0.350
Teacher spread0.193 · 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 designQualitative
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".

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Published2023
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