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Enregistrement W4403512819 · doi:10.62920/8b8x5m89

La littératie administrative, un concept à exploiter pour améliorer les services publics

2024· article· en· W4403512819 sur OpenAlexaffabout
Émilie Michaud

Notice bibliographique

RevueFacteurs humains : · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublicsPolitical scienceHumanitiesLibrary scienceBusinessComputer scienceArtLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Administrative literacy represents the skillset needed to successfully carry out an administrative process (Döring, 2021), such as the driving license exchange. In Quebec, newly arrived immigrant citizens are required by the Société de l’assurance automobile du Québec (SAAQ) to exchange their original driving license for a Quebec one, among other procedures. Newly arrived immigrant are vulnerable citizens (Roy, 2010), and they were left out when the Quebec government embarked on a major project to simplify communications after passing the Public Administration Act. However, to ensure a better understanding of the message it seeks to convey, the SAAQ should consider the context in which the communication takes place as well as the users to whom the message is addressed. After interviewing workers in newcomers’ centers, enabling us to create an experience map, we found that they’re often playing the part of literacy mediators (Papen, 2010) whose role is to bridge the gap between the immigrants’ literacy levels and those required by the Quebec administration. However, their roles’ parameters remain to be defined. Their training seems incomplete and the SAAQ responsibility is not sufficiently marked. By pursuing our master’s project further, we shed light on the multiple possibilities carried out by such a research project, thus, emphasizing the social relevance.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,162

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0080,010
Communication savante0,0140,011
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0030,008
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 Opus0,197
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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