Le rapport aux savoirs en lien avec le budget chez de futurs enseignants du primaire du Québec, selon trois postures épistémologiques
Notice bibliographique
Résumé
La réalisation de cette étude et la publication de ce mémoire ont été possibles grâce au soutien de plusieurs personnes, dont celui ma directrice de recherche, Dr. Annie Savard.Je tiens à exprimer une profonde reconnaissance envers celle-ci pour sa disponibilité, son support indispensable, ses judicieux conseils ainsi que son amitié depuis notre rencontre.De plus, j'aimerais remercier les professeurs de l'Université McGill, qui ont participé à l'enrichissement de mes connaissances académiques et scientifiques et qui m'ont fourni les outils méthodologiques essentiels à l'aboutissement de ce projet.Toutes ces notions ont été nécessaires à mon cheminement en tant que chercheuse et ont grandement contribué à la réussite de mes études.Un merci spécial à mon collègue et ami, Dr. Alexandre Soares Cavalcante, professeur de mathématiques à l'Université de Toronto.Son support au niveau académique, professionnel mais aussi moral tout au long du processus a su éclairer ma vision de la recherche.En terminant, je souhaite exprimer une profonde gratitude envers tous les membres de ma famille, sans qui la concrétisation de ce projet aurait été absolument impossible.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,005 |
| Communication savante | 0,008 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».