Introduction du numéro thématique « Les innovations en didactique de l’oral »
Bibliographic record
Abstract
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.
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 | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.005 |
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".