Notice bibliographique
Résumé
AvertissementL'auteur de ce mémoire, de cette thèse ou de cet essai a autorisé l'Université du Québec à Trois-Rivières à diffuser, à des fins non lucratives, une copie de son mémoire, de sa thèse ou de son essai.Cette diffusion n'entraîne pas une renonciation de la part de l'auteur à ses droits de propriété intellectuelle, incluant le droit d'auteur, sur ce mémoire, cette thèse ou cet essai.Notamment, la reproduction ou la publication de la totalité ou d'une partie importante de ce mémoire, de cette thèse et de son essai requiert son autorisation.Je voudrais adresser quelques mots pour démonter ma reconnaissance envers l'implication de chaque personne qui a participé à mon projet.Je souhaite avant tout remercier mon Dieu, dont la présence et le soutien m'ont accompagné tout au long de la réalisation de cet essai.Sa force et Sa bienveillance m'ont permis d'avancer avec confiance.Je remercie ma directrice d'essai, Mme Marie-Michèle Lord.Je lui exprime ma gratitude pour son support dans l'avancement de cette recherche, pour son aide précieuse et ses commentaires constructifs.Un énorme merci aussi pour sa confiance en m'ayant offert l'opportunité de diffuser mon projet à l'international.Je voudrais remercier toutes les participantes de ce projet de recherche dans le cadre de mon comité d'expert.Grâce à leur participation, j'ai pu enrichir grandement mon projet.Je remercie aussi mes collègues de séminaire et Mme Marie-Josée St-Pierre qui m'ont offert une rétroaction précieuse lors de nos rencontres durant cette année.Finalement, je termine en remerciant tout particulièrement mes parents, mes sœurs, ainsi que tous les autres membres de ma famille et amies qui ont été à mes côtés et qui m'ont soutenue tout au long de cette étape de ma vie.Que Dieu vous garde proche de moi pour les années à venir.
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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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,015 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 ».