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Enregistrement W4246426807 · doi:10.53967/cje-rce.v44i2.4775

Les retraites de rédaction structurées auprès des doctorant[e]s : Quelles conditions favorisent une expérience de rédaction légitime, productive et plaisante?

2021· article· fr· W4246426807 sur OpenAlexaffvenue
Émilie Tremblay-Wragg, Cynthia Vincent, Christelle Lison, William Gilbert, Philippe Valois, Sara Mathieu-Chartier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2021
Typearticle
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité de MontréalUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRedactionPolitical scienceHumanitiesArtPhilosophyTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La rédaction de la thèse est problématique pour nombre de doctorant[e]s. Pour les soutenir, la retraite de rédaction structurée semble une stratégie intéressante, mais peu de recherches ont tenté de la décrire. Cet article présente des résultats issus d’une étude mixte (N = 210), combinant questionnaires et entretiens pour mesurer et comprendre les effets des retraites Thèsez-vous en vue 1) d’en recenser les bénéfices, soit favoriser la productivité, légitimer la rédaction et vivre une expérience plaisante, et 2) d’identifier les conditions qui favorisent ces bénéfices. Ultimement, cet article contribue à l’identification de stratégies pour repenser et améliorer l’encadrement de la rédaction de thèse. Mots-clés : rédaction, retraite de rédaction, bénéfices, flow, productivité scientifique

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,575
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,164
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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