Teaching about spatial navigation: some (inter)disciplinary insights
Notice bibliographique
Résumé
For researchers interested in Spatial Information Theory (SIT), sharing concepts, methods, and tools is a fundamental requirement for the advancement of interdisciplinary collaboration. However, topics related to SIT are still predominantly taught on a disciplinary basis at universities. In this exploratory study, we searched for the elements that are commonly shared among disciplines when teaching about a SIT-related topic such as spatial navigation. Non-directive interviews were conducted with five professors and lecturers from various academic fields at Université Laval (Quebec City, Canada). The goals, concepts, methods, and tools employed to teach about spatial navigation were analyzed using a reflexive thematic analysis framework. Highlights of the study concern the purpose of working on spatial navigation, the conceptual framework the students should know, and the pedagogical approach that is used. This exploratory study reveals that despite their diverse backgrounds, teaching professionals working on spatial navigation have much in common. These results open perspectives for developing teaching materials that could be shared across disciplines to train the future generation of SIT researchers from an interdisciplinary perspective.
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 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 | 0,020 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».