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Enregistrement W7003498234

[sans titre]

2022· other· fr· W7003498234 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDirectory of Open access Books (OAPEN Foundation) · 2022
Typeother
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueData Analysis with R
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrenchContext (archaeology)Human sciencePerspective (graphical)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vecteur majeur des dynamiques sociales du monde contemporain, la mobilité est aujourd’hui l’un des concepts les mieux partagés en sciences humaines et sociales. Cet ouvrage thématise la mobilité, ainsi que d’autres concepts liés, comme la circulation, la globalisation, le projet migratoire, la mobilité étudiante, en les éclairant du point de vue géographique, sociologique, sociolinguistique et sémiologique. On se focalise sur les mouvements migratoires observés dans l’espace francophone (Maghreb, France, Canada), en particulier au départ de l’Algérie. Quels outils méthodologiques et théoriques permettent de caractériser les mobilités contemporaines ? Quels sont les apports des sciences humaines et sociales dans la manière de les appréhender ? De quelle manière les mobilités langagières sont-elles imbriquées aux mobilités géographiques et sociales ? Dès lors, quelles dynamiques et reconfigurations identitaires observe-t-on chez l’étudiant en mobilité ? L’ouvrage s’inscrit dans le cadre du programme scientifique CEM, « Dynamiques spatiales, langagières, identitaires, de la circulation migratoire étudiante » (Maghreb, France et Canada) porté par des chercheures en sciences du langage Anne-Sophie Calinon, Nathalie Thamin (université Bourgogne Franche-Comté) et Katja Ploog (université d’Orléans) en collaboration avec Mohammed Zakaria Ali-Bencherif et Azzeddine Mahieddine (université de Tlemcen, Algérie).

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante, Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,898
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0300,040
Science ouverte0,0760,069
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5270,004

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,289 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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