Vers une compréhension du bruit provenant de la parole dans les écoles : quel est le rôle du design visuel?
Bibliographic record
Abstract
Les salles de classe sont des milieux bruyants auditivement et visuellement. Au Québec, le bruit auditif dans les écoles s’avère une problématique qui règne depuis des dizaines d’années et qui reste encore d’actualité aujourd’hui. Le bruit environnant peut impacter négativement le bien-être et les apprentissages des élèves et le bien-être des enseignant·es. D’autant plus, souvent, la source principale de bruit dans les écoles provient de la parole, un comportement qui peut être contrôlé. Les élèves et surtout les enseignant·es surchargent leur système vocal pour pouvoir faire passer leur message oral à travers le bruit auditif, augmentant leur niveau d’effort vocal. Dans les salles de classe, les distractions visuelles telles que les affiches murales contribuent à l’encombrement visuel, qui peut être considéré comme du « bruit visuel ». Celui-ci peut également impacter négativement le bien-être des élèves et leurs apprentissages. Considérant la nature multimodale, ou audiovisuelle, de la parole, nous nous questionnions sur l’influence de l’encombrement visuel sur la parole. Ce mémoire de maîtrise, composé de deux études, avait pour but de 1) étudier la perception subjective des élèves québécois de leur salle de classe en relation avec des données acoustiques objectives, et 2) étudier l’effet de l’encombrement visuel sur l’effort vocal en termes de paramètres acoustiques (SPL, f0 et CPP) et de perception auto-rapportée de locutrices. Les deux études se sont basées sur des méthodes mixtes, intégrant des méthodes quantitatives similaires (ex. : collecte de mesures objectives acoustiques, analyses acoustiques) et des méthodes qualitatives similaires (ex. : collecte de données subjectives perceptuelles, analyse inductive de questions ouvertes). Les analyses quantitatives et qualitatives des deux études révèlent que bien que les résultats relatifs aux données objectives (mesures acoustiques) n’étaient pas statistiquement significatifs, les résultats relatifs aux données subjectives (perception) l’étaient. Par exemple, dans la première étude, les niveaux d’appréciation du son des élèves (EAE) n’étaient pas tous corrélés avec les SPLs, et dans la deuxième étude, le niveau d’encombrement visuel n’était pas corrélé aux paramètres acoustiques de SPL, f0 et CPP. Ces résultats mettent en lumière l’importance de considérer et d’inclure des données subjectives et perceptuelles dans les études portant sur les paysages sonores éducatifs et sur l’effort vocal, car ce sont des expériences vécues par des humains.
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 | 0.005 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.008 |
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".