Bibliographic record
Abstract
Tenter d’inscrire les modalités de l’usage des ressources pédagogiques numériques, telles qu’imaginées par les concepteurs, dans des logiques industrielles qui les dépassent permet de poser la question de l’usage sous un autre jour. La première condition de l’usage ne consiste-t-elle pas à choisir clairement une logique industrielle plutôt qu’une autre ? En effet, la recherche des conditions techniques de la réutilisabilité des ressources ne peut prendre les mêmes formes selon les logiques industrielles à l’œuvre : à la tentation éditoriale correspond la recherche d’un outil proposant une ingénierie de la conception « clé en main », tandis que la construction du grand meccano pédagogique réclame des grains neutralisés, normalisés et indexés. Mais, dans tous les cas, la voie du « tout technique » s’avère hasardeuse. Dès lors, ne faudrait-il pas aller au bout de la logique amorcée en y intégrant les fonctions d’intermédiation bien connues des industries culturelles, l’édition dans un cas, le courtage dans l’autre ? Les analyses proposées dans cet article sont fondées sur les résultats d’une étude détaillée de l’Université en ligne (uel) et sur la façon dont se présentent les différentes Universités numériques thématiques (unt) sur le Web.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.005 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.008 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.005 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".