Perception du livre numérique auprès des lecteurs québécois de livres papier
Bibliographic record
Abstract
Le livre numérique occupe à l' heure actuelle une place plutôt marginale, que ce soit d' un point de vue économique ou social.La situation est particulièrement perceptible au Québec, où seuls 12 % de la population déclarait lire régulièrement des livres numériques en 2014 (Ministère de la Culture et des Communications du Québec, 2016), et où les ventes ont considérablement baissé en 2017 et en 2018, selon les données de l'Observatoire de la culture et des communications du Québec.Cet insuccès relatif peut apparaitre comme paradoxal, dans la mesure où la lecture de livres papier et un certain nombre de pratiques numériques sont bien répandues au Québec (MCCQ, 2016 ; CEFRIO, 2016 et 2019).Or, alors qu 'elles pourraient apporter un éclairage pertinent sur la situation, les études portant sur les publics du livre numérique sont peu répandues, et celles portant sur les non-publics sont plus rares encore.La présente recherche se propose donc d'identifier les raisons pour lesquelles les lecteurs québécois de livres papier ne lisent pas de livres numériques, afin de comprendre pourquoi celui-ci n' a jamais réellement décollé au Québec.Pour cela, une étude qualitative a été menée auprès de Québécois de plus de quinze ans, à la fois lecteurs de livres papier et non-lecteurs de livres numériques.Onze entretiens semi-dirigés ont été effectués selon la méthode décrite par Boutin (1997) et analysés qualitativement d'après la procédure de Blais et Martineau (2006).Les résultats indiquent que les participants accordent une signification profonde au livre papier en tant qu'objet matériel , signification qu ' ils ne retrouvent pas avec le livre numérique.Les diverses contraintes logistiques et matérielles associées au livre numérique ont également tendance à les rebuter.Par ailleurs, l' expérience de lecture sur un support VI numérique leur semble à la fois moins confortable et moins riche de sens que l'expérience de lecture sur un support papier.Enfin, certains facteurs psychologiques et sociaux entrent en ligne de compte, comme le souci des participants vis-à-vis de l'environnement, leur façon de considérer la technologie de manière générale et le rapport qu'ils entretiennent avec les différents acteurs du livre.Leur réticence vis-à-vis du livre numérique semble s'expliquer par une comparaison directe qu'ils effectuent entre celui-ci et le livre papier, comparaison systématiquement à l'avantage de ce dernier.Elle pourrait découler d'un sentiment d'ambivalence envers l'omniprésence du numérique dans la société et d'un malaise face à des frontières de plus en plus floues entre lecture et numérique.Table des matières Sommaire ..........
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 | 0.000 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 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".