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Enregistrement W7020778588

Le transfert de modèles d'éducation-formation à l'ère de la mondialisation : étude de cas entre le Canada et le Maroc

2020· other· fr· W7020778588 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2020
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Technology transferResearch methodology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette étude doctorale porte sur le transfert de modèles dans le domaine de l’éducation et la formation, qui fait de plus en plus partie des instruments utilisés par des acteurs de politiques éducatives et du monde de l’entreprise, pour l’élaboration de réformes visant l’amélioration des systèmes d’éducation-formation et le rehaussement de leur qualité et de leur efficacité, dans une conjoncture mondiale marquée par l’importance de l’économie du savoir et de l'innovation. Elle se base sur deux études de cas de transfert de modèles d’éducation formation entre le Canada et le Maroc. Notre objectif principal est la participation à la définition du phénomène de transfert de modèles en éducation et formation et à l’approfondissement de son concept alors que ce type de partenariats réalisés dans le cadre de la coopération internationale est encouragé par des gouvernements, des organismes et des réseaux nationaux et internationaux. Au niveau méthodologique, nous avons mené une étude de terrain qui a compté 14 entrevues et les données recueillies ont été soumises à une analyse qualitative manuelle précédée par une étude exploratoire de quatre entrevues, et à une analyse par statistique textuelle au moyen du logiciel Alceste. Les résultats de cette recherche ont amené à une définition du concept de transfert de modèles en éducation et formation et à une description de son processus, dont la continuité se révèle être propulsée par celui de la convergence de visions des acteurs et des pays partenaires tout au long de leur histoire partenariale en lien avec un contexte mondial en évolution.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,455

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0070,008
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,001

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,176 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
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