Notice bibliographique
Résumé
Part of the reason you need to reprogram how you learn, especially at work, is that your employer is going to expect you to take the lead, if and when it comes to integrating generative AI in the work that you do. This is probably nothing new for those who are used to taking on new challenges on their own volition, but with generative AI, it might be even more necessary to plan a few steps ahead. When it comes to managing your use of generative AI at work, beyond the guidelines, principles, or policies that your organization has defined, anticipate a minimum amount of guidance. It’s not that you’ll be completely unsupported in your efforts. Because the technology is relatively new and keeps evolving rapidly, it’s difficult for someone managing your work to tell you exactly what will be most useful. You know best. When you learn how to use generative AI and apply it to your own work, then you need to take command over your personal education journey. This proactive approach allows you to customize your learning experiences with technology and match the tool with your own work preferences, goals, and skills. By understanding and applying various learning strategies for managing the way you learn with gen AI, you can optimize the way you acquire new knowledge and skills, making the process more efficient and fulfilling. This empowerment enables you to navigate the integration of the technology with more confidence, keeps you motivated, and helps you define, manage, and achieve your learning objectives more effectively. In essence, reprogramming how you learn with generative AI transforms you from a docile recipient whose integration with the technology needs to be managed by someone else into an active designer of your own learning.
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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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,019 |
| Communication savante | 0,016 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,015 |
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 ».