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Enregistrement W2913421578 · doi:10.4000/books.pum.13550

30. L’enseignement supérieur et la recherche

2002· book-chapter· fr· W2913421578 sur OpenAlexaboutno aff
Cyrias Ouellet

Notice bibliographique

RevuePresses de l’Université de Montréal eBooks · 2002
Typebook-chapter
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueCultural Insights and Digital Impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Au milieu du XXe siècle, des facultés de sciences existent depuis une trentaine d’années dans les universités francophones, les sciences sociales ont pris leur envol au cours des années 1930 et les facultés de lettres, de philosophie sont encore relativement jeunes. La recherche scientifique demeure elle-même modeste et cela préoccupe plusieurs universitaires. Ainsi, dans le cadre d’un débat sur l’enseignement des sciences à l’université, organisé par l’Association canadienne-française pour l’avancement des sciences, le chimiste Cyrias Ouellet (né en 1906), professeur à Laval, président de l’ACFAS en 1953, doyen de la faculté des sciences de Laval (1956-1960), affirme d’entrée de jeu que la recherche est l’âme de l’enseignement universitaire et que le « but primordial des universités est d’accroître le patrimoine intellectuel de l’humanité », aux fins de quoi « l’enseignement proprement dit n’est qu’un moyen [...] de préparer des chercheurs et de former des professionnels aptes à appliquer les résultats de la recherche ». Cette vérité, reconnaît Ouellet, n’est guère comprise par la population pour qui l’université est encore perçue comme une école de haut savoir. Cette vérité n’est peut-être pas suffisamment appréciée dans les universités elles-mêmes, pense le chimiste. Aussi Ouellet propose-t-il que les universités fassent une meilleure place à l’activité de recherche faute de quoi, sur le corps maintenant bien développé des établissements, la tête risque de demeurer « dangereusement petite ». Il faut donc développer les études supérieures, dégager les professeurs chercheurs d’un partie de leur tâche d’enseignement, créer des chaires et des bourses postdoctorales, etc., comme cela se pratique déjà dans les universités canadiennes et américaines. De plus, les universités ont tout intérêt à collaborer pour créer des équipes, des « masses critiques » capables de soutenir un effort de recherche important dont chacune, isolement, est incapable. C’est un programme d’action qui demeurera d’actualité longtemps après l’intervention de Ouellet.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0080,017
Communication savante0,0140,013
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0140,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,018

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 Opus0,249
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,027 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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