Eduardo Davel et Diane-Gabrielle Tremblay(2011). Formation et apprentissage organisationnel : la vitalité de la pratique [Training and organizational learning]. Québec : Presses de l’Université du Québec, xiv-285 p.
Notice bibliographique
Résumé
L’article présenté ici est le deuxième de cette rubrique « Vie de la recherche en formation des adultes » nouvelle formule. Il s’intéresse aux possibilités d’analyse automatisée des thèses référencées dans le Service universitaire de documentation (SUDOC) comme liées à l’éducation des adultes. Est en particulier abordée la question des analyses lexicales rétrospectives de leurs résumés.De fait, les thèses réellement indexées par les termes « éducation des adultes » ou « éducation permanente » dans les « mots sujets » ne représentent que moins de la moitié de celles qu’une analyse heuristique humaine pourrait considérer comme concernant ce sujet. Néanmoins, leurs analyses donnent une vision intéressante de ce qui a été considéré pendant quatre décennies par les bibliothèques comme entrant dans ce champ. La comparaison des lexiques utilisés montre que les quatre thématiques que sont les apprentissages linguistiques, la construction du sujet, les politiques nationales de formation ou encore celles des stratégies des entreprises et de la relation formation-emploi constituent l’essentiel du corpus. Les thématiques linguistiques et biographiques apparaissent plus saillantes dans les vingt dernières années, alors que les deux autres sont légèrement plus repérées avant 2000.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».