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Enregistrement W4394888486 · doi:10.1515/9782763736228

L'enseignement des traités en français

2021· book· fr· W4394888486 sur OpenAlexaboutno aff
Lace Marie Brogden, Andrea Sterzuk, James Daschuk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Languefr
DomaineArts and Humanities
ThématiqueHistorical Linguistics and Language Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conçu pour appuyer l’enseignement des traités, cet ouvrage, orienté vers les enseignants en formation initiale et continue, met en valeur des approches pédagogiques et des apports théoriques ancrés dans le vouloir de veiller à la décolonisation. Ainsi, ce livre cherche à expliciter en quoi les pédagogues sont agents de changements et encourage l’adoption d’une approche proactive et anti-oppressive dans une pédagogie au service de l’appel à l’action no 62 de la Commission de vérité et de réconciliation du Canada (2015). Ainsi, les chapitres du livre adoptent une approche réfléchie, ayant pour but de préconiser une philosophie de l’enseignement qui dessert la population estudiantine, autant autochtone que non autochtone. Ce manuel répond au besoin pressant de ressources en français pour l’enseignement des traités. Parmi les auteurs de la collection, on compte trois lauréats du Prix du Gouverneur général pour l’excellence en enseignement, une titulaire de la Chaire de recherche du Canada sur la vérité, la réconciliation et les littératures autochtones, des enseignantes des salles de classe d’immersion française et des écoles francophones, des professeurs universitaires et des doctorantes. Ce travail collectif valorise, dans la collectivité nationale, l’enseignement obligatoire des traités et un esprit de mettre en réconciliACTION les impératifs moraux et politiques à la suite des recommandations de la Commission nationale sur la vérité et la réconciliation, dans les contextes actuel et futur.

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)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,508
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0090,005
Communication savante0,0070,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0210,003

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,205 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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