MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4311188500 · doi:10.23882/rmd.23122

État des lieux de la gestion des études et scolarités à l’Université de Parakou au Bénin

2022· article· fr· W4311188500 sur OpenAlexaff
Judicaël Alladatin, Jean Bernatchez

Notice bibliographique

Revuerevistamultidisciplinar com · 2022
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueOnline Learning and Analytics
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La présente étude traite des dynamiques sociotechniques et s’intéresse principalement à la gestion des études et scolarités à l’université de Parakou au Bénin. Le CAPI (Computed Assisted Personal Interviewing) et le CAWI (Computed Assisted Web Interviewing) ont été déployés pour l’interview des étudiants et l’auto-administration pour les enquêtes auprès des services de scolarité entre janvier et juin 2018. Il ressort des investigations que le système de gestion des études et scolarités étudié souffre de plusieurs insuffisances. Cette gestion des études et scolarités nécessite une refonte structurelle en réponse aux besoins des usagers. Globalement l’avis des différents acteurs est favorable à l’adoption d’un progiciel intégré de gestion des études et scolarités adapté au contexte. Environ 88 % des étudiants et étudiantes ayant participé à notre étude sont prêts à contribuer à la mise en place de cette technologie (consentement à payer).

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,109
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuerevistamultidisciplinar comMême sujetOnline Learning and AnalyticsTravaux en français237 207