Notice bibliographique
Résumé
This article is a description of and a reflection upon the development of a gamification project on humour. Its creation was originally undertaken in collaboration with three students in the Intercultural Management (ICM) program at the University of Burgundy in Dijon, France: Keizo Suzuki from Japan, Aigerim Daribayeva from Kazakhstan, and Stephan van de Ven from the Netherlands. This diverse team, in a for-credit project as part of their ICM master’s program, worked under the direction of David Bousquet, who, with his colleague Alex Frame, had already supervised student teams on similar projects developing other games that have been published and are now being used for both organizational training and academic courses. These projects were accomplished in collaboration with George Simons International, a sole proprietorship that initiated the diversophy® game series and which provided coaching, editing, and final production. After concluding this project, and in preparation for writing this article, Suzuki, Daribayeva, Van de Ven, and Bousquet were asked to provide a brief report of their insights and learning as well as to describe some of their experiences in conceiving, planning, and implementing the humour project. These reflections are interspersed throughout the article.
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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 | 0,017 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,006 |
| Communication savante | 0,017 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,004 |
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 ».