Notice bibliographique
Résumé
As I older, I find that I dislike arguments more and more, especially when the structure predetermines who gets in the last word. Therefore, I've resisted, I hope, the temptation to set the record straight, or get in the last word, and instead focused on the messages being communi cated in my paper and those of the discussants. After reading the reac tions of the reviewers, and rereading my own manuscript, I have two predominating thoughts: one pertaining to the main reason I wrote the paper in the first place and the other stemming from the specific com ments of the discussants. One of the main reasons for writing my article was to raise the profile of evaluation in counselling. It certainly seems to have done that. Nancy Hutchinson (1997 [this issue]) links the ideas in my paper to a literature base that reflects her own work. She provides excellent examples of how recent practices in the field of education can contribute to the develop ment of a research base to inform evaluation practices in counselling. (I hope that others will join me in addressing the challenge offered at the close of Hutchinson's commentary.) Bob Flynn (1997 [this issue]) pro vides a very nice summary of the main arguments in my paper. (It is always humbling to see one's work boiled down to a few words, especially when it's done accurately.) He then takes the opportunity to focus on aspects of evaluation that he thinks are important. Richard Young (1997 [this issue]) takes many of the points I tried to make, recasts them using constructivist language, and elaborates the necessity of maintaining fidelity with stakeholder perspectives and expectations. (It seems that Young's comment has more to do with the language I use than the arguments I am trying to make.)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,134 | 0,100 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,125 |
| Communication savante | 0,049 | 0,053 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».