Notice bibliographique
Résumé
municators’. The needles, targets, and audiences of communication and development models, combined with self-righteousness, titles, and insecurities, perhaps sprinkled with a dash of misdirected benevolence, often render ‘experts’ a bit too verbose and pushy. Perhaps this is because it requires much more imagination, preparation and hard work to have dialogical learning. It is far easier to prepare and give lectures. However, there is possibly a valid reason why we have two ears, but only one mouth. Communication between people thrives not on the ability to talk fast, but the ability to listen well. People are ‘voiceless’ not because they have nothing to say, but because nobody cares to listen to them. Authentic listening fosters trust much more than incessant talking. Participation, which necessitates listening, and moreover, trust, will help reduce the social distance between communicators and receivers, between teachers and learners, between leaders and followers as well as facilitate a more equitable exchange of ideas, knowledge and experiences. However, the need to listen is not limited to those at the receiving end. It must involve the governments as well as the citizens, the poor as well as the rich, the planners and administrators as well as their targets. In this chapter we present:
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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 | 0,043 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,078 |
| Communication savante | 0,018 | 0,041 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,003 |
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 ».