L’enseignement de la statistique en Staps : l’ouvrage pédagogique
Notice bibliographique
Résumé
Les Sciences et Techniques des Activités Physiques et Sportives (Staps) constituent la section 74 du Conseil National des Universités (CNU). Regroupant un ensemble de formations pluridisciplinaires centrées sur la motricité humaine, l’activité physique et le sport, les Staps sont également un vaste champ de recherche connecté à de nombreuses autres sections du CNU (histoire, sociologie, psychologie, biologie, physiologie, etc.). Cataloguée généralement dans les « outils (du travail universitaires) », la statistique n’a encore qu’une place relativement confidentielle dans cet écosystème. Pourtant, les nombreuses spécificités de l’objet « sport » sont propices au développement de modélisations et d’approches statistiques propres. Dans cet article nous proposons de revenir sur l’enseignement d’une statistique très « Staps » à destination d’étudiants de licence, master et doctorat. C’est au regard de l’évolution de trois ouvrages pédagogiques produits depuis les années 1990 que nous interrogeons la place de la statistique en Staps aujourd’hui.
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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 | 0,013 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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.
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 ».