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Record W4409845742 · doi:10.37571/2025.0201

Introduction du numéro thématique « Les innovations en didactique de l’oral »

2025· article· fr· W4409845742 on OpenAlex
Kathleen Sénéchal, Emmanuelle Soucy, Christian Dumais

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.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
venuePublished in a venue whose home country is Canada.

Bibliographic record

VenueDidactique · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicFrench Language Learning Methods
Canadian institutionsUniversité du Québec à Trois-RivièresUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsPolitical science

Abstract

fetched live from OpenAlex

La didactique de l’oral est un champ de recherche scientifique somme toute encore jeune, enchâssé dans celui, beaucoup plus vaste, de la didactique du français. Face à de nombreux objets disciplinaires étudiés depuis bien plus longtemps que l’oral, et initialement appuyée sur des travaux réalisés notamment en linguistique, en sociolinguistique, en sociologie interactionniste ou en ethnographie de l’interaction (pour ne donner que ces exemples), cette didactique cherche encore parfois à définir ses contours et à assoir sa légitimité. Bien que souvent qualifié de « difficile à didactiser », l’oral s’est néanmoins construit comme objet d’enseignement et d’apprentissage, puis de recherche à part entière au fil du temps. Un peu plus de 50 ans plus tard, ce numéro thématique se penche sur les innovations en didactique de l’oral, afin d’offrir une réflexion approfondie sur les nouvelles avenues à envisager pour développer davantage l’expertise scientifique et, ultimement, pour bonifier la formation initiale et continue.

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 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)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.008
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.852
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.008
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.003
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0030.000

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.336
Teacher spread0.323 · 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