Écrire « à la manière de… » avec ChatGPT au secondaire québécois
Bibliographic record
Abstract
Cette contribution étudie un corpus de textes de genres différents générés par ChatGPT, dans le cadre d’une activité d’écriture « à la manière de… » réalisée dans une classe de troisième année d’école secondaire au Québec (13-14 ans). Inscrit dans la lignée des travaux sur les écritures de la réception et sur la formation du sujet-lecteur-scripteur en contexte numérique, l’article interroge, conjointement, les attentes littéraires et technologiques des élèves lorsqu’ils envisagent la production littéraire avec une intelligence artificielle générative. Par l’analyse des six portfolios rédigés au fil de la séquence, sont décrites, d’une part, les caractéristiques principales des textes générés par ChatGPT, d’autre part, les justifications des commandes proposées par les élèves à propos, notamment, de la thématique choisie, du style de l’auteur pris comme modèle et des attentes relatives à la capacité de la machine de générer des textes de genres différents.
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 | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 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".