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Enregistrement W6987596203

Système de gestion de connaissances appliqué en géotechnique

2020· other· fr· W6987596203 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2020
Typeother
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation during COVID-19 pandemic
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInformation centerInformation scientistIctaluridae
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

À l’échelle universitaire, l’optimisation des systèmes de gestion des connaissances permet de favoriser la création, et le partage des connaissances entre les chercheurs, les étudiants, et les autres parties prenantes. En particulier, dans les laboratoires de recherche qui sont considérés comme des centres de connaissances, diverses activités sont menées pour développer et appliquer des connaissances. Cependant, toute recherche nécessite la présence et l’accès fluide aux référentiels qui regroupe plusieurs sources d'informations. Ainsi, pour développer une base de connaissances, l’organisation doit d'abord identifier ses connaissances disponibles, les gérer d’une façon efficace. Les systèmes de gestion des connaissances réfèrent à tout type de système informatique qui stocke, traite et récupère des données, quelle que soit leur nature, améliorant ainsi la collaboration, la localisation des ressources de connaissances et l'ensemble des processus d'acquisition, de traitement et transfert des connaissances.
\nCe projet de maîtrise reflète le travail de recherche menée au sein du laboratoire de mécanique des roches et géologie appliquée de l’Université de Sherbrooke et porte principalement sur la mise en service d’un outil de système de gestion de connaissances. Plus précisément, cette recherche vise à concevoir un système de gestion des connaissances pour capturer et partager les connaissances liées aux activités de recherche. Suite à une enquête et recherche dans la littérature, nous avons identifié les exigences pour générer un plan de conception du système. La technologie utilisée pour soutenir l'adoption et la mise en œuvre de ce système est une plate-forme GeoUdeS en ligne. Cette plate-forme permet de transformer les données brutes accumulées en connaissances utiles en collectant des données dans une base de connaissances centrale et en les contextualisant. Ce processus rend les connaissances facilement consultables afin que les étudiants et chercheurs puissent trouver eux-mêmes les connaissances dont ils ont besoin. Aussi, la plate-forme prend en charge les phases du cycle de vie d’un système de gestion de connaissances : création, organisation, stockage, partage, collaboration, l'accès et l'utilisation des connaissances. Les retombées de cette étude permettront de centraliser et utiliser les connaissances disponibles dans des futurs projets de recherche en géotechnique, et ainsi faire des corrélations entre les données et ensuite préparer ces données pour appliquer des algorithmes d’intelligence artificielle.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,868
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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