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Enregistrement W2243203158 · doi:10.7202/1029321ar

Le Québec, un endroit privilégié pour la formation en bibliothéconomie et en sciences de l’information

2015· article· fr· W2243203158 sur OpenAlexaffvenueabout
France Bouthillier, Jean‐Michel Salaün

Notice bibliographique

RevueDocumentation et bibliothèques · 2015
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alors qu’il existe 56 écoles réparties dans toute l’Amérique du Nord offrant une maîtrise en bibliothéconomie et sciences de l’information reconnue par l’American Library Association — dont sept écoles établies au Canada —, on pourrait croire que la formation dans ce domaine au Québec est un simple reflet de la formation américaine ou canadienne. Même si les deux écoles québécoises sont construites sur le modèle nord-américain, quelques traits les distinguent pourtant de leurs consoeurs. Le premier est qu’elles sont toutes deux situées dans la même ville, à Montréal, sans pour autant se livrer une quelconque concurrence. Les échanges entre les deux écoles sont fréquents, les professeurs sont parfois indifféremment passés par l’une ou l’autre formation. Le second trait original, qui explique en partie le premier, est qu’elles reflètent la diversité linguistique du Canada : l’une est anglophone, l’École des sciences de l’information (ÉSI) à l’université McGill, et l’autre est francophone, l’École de bibliothéconomie et des sciences de l’information (EBSI) à l’Université de Montréal. L’une et l’autre sont en forte croissance, ont renouvelé leurs équipes professorales et développent des programmes de formation innovants. L’article présente les éléments marquants de l’histoire des deux écoles, leurs missions et leurs visions respectives, de même que les défis particuliers qu’elles doivent relever.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,783
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0090,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0110,051
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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