Notice bibliographique
Résumé
The authors believe that the Metaverse is a paradigm shift infrastructure technology that may make 60% of universities irrelevant in the next 20 years if they don’t move away from the meta-studies model. Meta-studies refers to an archival, largely paper-based process of “teaching” what other people have written about, focused on the past, and supported by the “publish or perish” imperative. The Covid-19 pandemic has forced universities into adopting technologies that form a part of the Metaverse, but for the most part they have used these technologies to perpetuate the status quo. If universities cannot change their practices to become more agile, adopting design thinking, inquiring minds, and critical thinking not only for students but also for themselves as institutions, it will be commercial entities such as Meta and Microsoft who will decide what education will take place in the Metaverse, and students will go there whether universities are present or not. It is therefore important that universities change their own paradigms, and engage with this technology to discover how it can be used effectively in education, so as to foster principles and values for building knowledge and cementing ethical, sustainable practices.
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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 | 0,035 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,049 |
| Communication savante | 0,030 | 0,055 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,003 |
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 ».