Notice bibliographique
Résumé
EDITOR'S NOTE: This contribution to our Perspectives section is an unusual yet significant one that celebrates a exceptional pair of educators and at the same time explores deep insights into education. It is a speech, given at the University of South Carolina, that honours an Emeritus Professor of the McGill Faculty of Education, Professor Eigil Pedersen. At the same time it pays tribute to an extraordinary Grade One teacher, Miss A. who was the subject of a famous study by Professor Pedersen. We are delighted to have been given permission by Daniel Fallon of the Carnegie Corporation in the United States to publish his speech in this form. NOTE: Cette contribution a la section Perspectives de notre revue est inhabituelle mais importante. Elle rend, en effet, hommage a la fois a deux educateurs et nous fait jeter un regard profond sur l'education. Il s'agit d'un discours en l'honneur d'Eigil Pedersen, professeur emerite de la Faculte des Sciences de l'education de l'Universite McGill. On y celebre une enseignante exceptionnelle de 1ere annee, Mlle A., qui fut un sujet d'etude du Professeur Pedersen. Nous sommes ravis d'avoir recu de Daniel Fallon de la Carnegie Corporation aux Etats-Unis la permission de la publier sous cette forme.
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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 | 0,007 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,005 |
| Communication savante | 0,010 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,035 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,008 |
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 ».