Notice bibliographique
Résumé
Forty years ago, the Summer Olympics were being held in Montreal, the CN Tower opened to the public, and Canadians were introduced to a bite-sized piece of fried dough called a Timbit. “I Write the Songs” by Barry Manilow hit No. 1 on the music charts, and Steve Wozniak and Steve Jobs started a small company called Apple Computer in the garage of Jobs’s parents’ house in Cupertino, California. The same year, the Canadian Society for the Study of Education (CSSE), Canada’s premier association for professors, students, and researchers in education, published the first issue (January 1976) of the Canadian Journal of Education (CJE). It was distributed free to all CSSE members (non-members could buy one for $2!). In his opening editorial, founding editor Ronald G. Ragsdale expressed his hope that Canadian educators would use CJE as a “national forum for the exchange of ideas…a written record of the issues in education of concern to Canadians” (Ragsdale, 1976, p. 1).
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 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 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,011 |
| Communication savante | 0,011 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,075 | 0,010 |
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 ».