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Enregistrement W2400366417

Outils, environnement et méthodologie pour l'encadrement et la formation d'équipes multidisciplinaires en génie travaillant en réseau par le Web

2000· article· fr· W2400366417 sur OpenAlexaff
Hamadou Saliah-Hassane, Ileana de la Teja, Maarouf Saad

Notice bibliographique

RevueR-libre (Université Téluq) · 2000
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueExperimental Learning in Engineering
Établissements canadiensUniversité du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dans ce document, nous allons présenter des outils, un environnement et une méthodologie permettant la conception et la coordination d'activités pour la mise en oeuvre d'un cours mettant en jeu une dynamique d'équipes de travail collaboratif multidisciplinaires. \nCe type d'environnement générique et distribué, qui reflète la tendance actuelle sur le plan technologique, peut être utilisé aussi bien par les apprenants que par les formateurs pour l'auto-apprentissage, la télé-expérimentation, la modélisation ou la simulation de systèmes, ainsi que pour la diffusion de cours en mode synchrone ou asynchrone. \nCes environnements, qui répondent aux visions et aux attitudes nouvelles dans le domaine du génie dans un monde en changement perpétuel, permettent l'instanciation des logiciels et progiciels commerciaux modulaires de mathématiques et de visualisation couramment utilisés en analyse et en conception. Cette communication utilisera un exemple, le cas d'un cours de mécatronique,

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0100,005
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,004

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,228 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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