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Enregistrement W7162653838 · doi:10.5281/zenodo.20417413

Activité en classe – Un produit, plusieurs réalités

2025· article· fr· W7162653838 sur OpenAlexaff
Ève Langelier

Notice bibliographique

RevueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Tools and Methods
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)Qualitative analysisPoison control

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’objectif de l’activité Un produit, plusieurs réalités est de susciter la réflexion des personnes étudiantes sur la façon dont différents profils de personnes interagissent avec un même produit, comme un objet, une infrastructure, un logiciel, un processus ou un service, ainsi que sur les défis d’interactions et les possibilités d’amélioration liées à la diversité. La documentation rassemble le matériel nécessaire à la tenue de l’activité. Un guide d’animation dans lequel on trouve la démarche pour réaliser l’activité et des suggestions de questions pour orienter la réflexion des personnes participantes. Des exemples de produits accompagnés de facteurs pouvant influencer la qualité de l’interaction humain-produit sont aussi donnés en soutien à l’animation de l’activité. Une banque de 12 personnages fictifs dans laquelle on trouve pour chacun des personnages des informations comme : son prénom, sa photo, ses caractéristiques démographiques, physiques et cognitives, son emploi ou son niveau scolaire, etc. ungenieinclusif.ca

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,164

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,011

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,291 · 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'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
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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