Espaces de formation à l’esprit critique : bibliothèques, médias et compétences informationnelles
Bibliographic record
Abstract
Cet article explore les enjeux liés à la formation à l’esprit critique dans les bibliothèques et les médias, en examinant les défis, les approches pédagogiques et les solutions innovantes. L’esprit critique, reconnu comme une compétence essentielle du XXIe siècle, est défini à travers ses dimensions cognitives et dispositionnelles. L’évolution des pratiques informationnelles laisse les journalistes démunis face aux attentes de leurs publics, journalistes qui doivent désormais autant informer que former et se former. Malgré le consensus sur l’importance de l’esprit critique, son enseignement reste fragmenté et dépend des contextes d’intervention, notamment en milieu éducatif. L’article souligne les limites des formations ponctuelles telles qu’abordées traditionnellement dans les bibliothèques et propose des pistes de solutions, comme la bibliothéconomie intégrée qui favorise un enseignement progressif et continu des compétences critiques. Il met également en exergue des concepts récents, comme le droit du public à entendre, qui renverse la perspective en termes de communication, déplaçant le curseur d’une liberté individuelle d’expression à une capacité collective d’écoute. En mobilisant les théories de la pensée d’excellence de Lipman et les modèles hybrides d’enseignement, nous suggérons des stratégies où les bibliothécaires, enseignantes et enseignants ainsi que les journalistes collaborent étroitement pour répondre aux défis de l’évaluation de l’information.
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 | 0.019 | 0.039 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.047 |
| Scholarly communication | 0.031 | 0.027 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.007 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 0.002 |
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.
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".