Université en régions : quelques vues sur des impacts : le cas de l'Université du Québec à Chicoutimi (UQAC)
Notice bibliographique
Résumé
Les propos qui suivent doivent être vus comme un témoignage d'un professeur-chercheur qui a vu grandir l'Université du Québec à Chicoutimi, une institution « perdue » dans le Bouclier canadien au milieu de cette région décrite comme une oasis tempérée en milieu nordique. Je puis dire que j'y étais dès les débuts; et même, j'étais là pour les premiers cours jamais dispensés par l'Institution. En effet, en juillet 1969 l'UQAC m'accueillait comme professeur. Deux mois plus tard, les cours commençaient, je devenais le premier directeur du module de géographie, dans la première, et la seule, université établie dans la région. J'ai vu naître et grandir l'institution. Je l'ai vu se développer et j'ai vu, et je vois toujours, quel impact cette maison de haut savoir a eu dans la région et dans la population. J'ai pu voir aussi comment elle rayonne dans le monde. En entrée de jeu des discussions qui vont suivre, je veux présenter un témoignage bien incomplet et bien subjectif mais, je l'espère, éclairant. Trois points seront abordés: enseignement et recherche, impacts économiques et sociaux, université et diversité.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 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 ».