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Record W4417171217 · doi:10.4000/15bbu

La Fourmi à la barre : instruire pour lire La Cigale et la Fourmi ?

2025· article· fr· W4417171217 on OpenAlex
Claire Augé

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.

Bibliographic record

VenueRecherches & travaux · 2025
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicContemporary art, education, critique
Canadian institutionsAUG Signals (Canada)
Fundersnot available
KeywordsContext (archaeology)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)ESPACE

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le mardi 13 décembre 2022, le corps de la Cigale a été retrouvé. La Fourmi a immédiatement été arrêtée, suspecte dans la mort de la chanteuse. Le dossier de l’instruction a été confié à de jeunes collégiens en classe de cinquième (12 ans). En appelant la Fourmi à la barre en cours de français, nous nous sommes demandée si le jeu de l’instruction permet de simplifier une œuvre littéraire patrimoniale difficile pour engager et motiver les collégiens, en l’occurrence la fable La Cigale et la Fourmi de La Fontaine, et d’accompagner la lecture, en favorisant sa compréhension et son appropriation. À travers l’étude de soixante-quatorze cas singuliers qui ont expérimenté le même dispositif la même année avec le même enseignant, nous avons constaté, d’une part, que le jeu de l’instruction séduit les apprenants et qu’il les dispose, d’autre part, à rencontrer un texte dépaysant qu’ils vont ainsi mieux comprendre et s’approprier. La rencontre littéraire permet alors de se questionner soi-même et de faire naître une réflexion singulière.

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)0.016
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Research integrity
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.810
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0160.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.098
GPT teacher head0.408
Teacher spread0.310 · 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