Notice bibliographique
Résumé
Dans ce qui suit, je décrirai trois systèmes « undergraduate », celui que j’ai suivi (il y a longtemps) dans mon pays natal, la Roumanie, celui du Canada, et celui des États-Unis. Je conclurai avec quelques brèves remarques sur les qualités et les risques de ce dernier. En Roumanie, à l’époque lointaine où j’ai fait mes études, les candidats à l’entrée à l’université choisissaient leur domaine de spécialisation bien avant le concours d’entrée, qu’ils devaient préparer très sérieusement. Ce concours consistait dans deux épreuves écrites dont la moyenne était éliminatoire, suivies, pour ceux qui avaient réussi à passer, par un examen oral. Pour ceux qui souhaitaient étudier la langue et la littérature du pays, les épreuves écrites vérifiaient la connaissance de la littérature nationale telle qu’apprise au secondaire et celle de l’histoire moderne. L’oral portait également sur ces deux sujets. À la suite d’une des premières actions de discrimination positive, la moitié des places disponibles était réservée aux candidats dont les parents étaient ouvriers, paysans pauvres ou activistes du Parti. Ce volet du concours choisissait à peu près un candidat sur trois. Au concours pour les autres candidats, qui se disputaient la deuxième moitié des places, la réussite était en proportion de un sur vingt. Une fois à l’université, les étudiants suivaient un programme chargé : entre 30 et 36 heures de cours et de séminaires par semaine, du lundi au samedi. Tous les cours étaient
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,004 |
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 ».