Évaluation de l’expertise en danse à l’aide de l’équivalence temporelle
Notice bibliographique
Résumé
Cette étude vise à mesurer l’effet de l’expertise sur l’équivalence temporelle en imagerie mentale dans le contexte d’apprentissage en danse. 14 adultes experts en danse recrutés à l’École de Danse de Québec (EDQ) et 20 étudiants de l’Université Laval sans aucune expérience en danse (N =34) ont été amenés à apprendre en 10 visionnements une chorégraphie de 30 secondes pour ensuite la reproduire mentalement. Les participants devaient s’imaginer la chorégraphie 10 fois jusqu’au tiers (T1), 10 fois jusqu’au deux tiers (T2) et 10 fois au complet (T3). Les résultats ne démontrent pas de supériorité des experts quant à la constance ou à la précision de leurs reproductions mentales. Par contre, des différences significatives dans les écarts de jugement temporel ont été observées entre les temps de mesure. Cette étude innove en imposant une chorégraphie aux experts et aux non-experts ainsi qu’en assurant la validité du contenu de l’imagerie mentale. Il s’agit également d’une étude exploratoire dans la constance de l’équivalence temporelle.
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 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 | 0,005 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».