Création d’un manuel pédagogique comme action collaborative de promotion de l’écosanté en Asie du Sud-Est
Bibliographic record
Abstract
Cet article décrit le processus de développement d’un Manuel pédagogique pour formateurs en écosanté publié en mai 2013 et adapté au contexte de l’Asie du Sud-Est. L’élaboration de ce manuel fait partie du projet Initiative pour la constitution du champ de recherche en écosanté (FBLI), initié en octobre 2011, et vise le renforcement des capacités de chercheurs, jeunes professionnels et étudiants de ce domaine. L’initiative regroupe huit institutions de cette région du monde autour du thème de l'intensification agricole et la santé. Le FBLI a soutenu la collaboration des professionnels impliqués dans l’écosanté pour qu’ils participent au développement d'outils qui allaient ensuite leur permettre d'enseigner l’écosanté dans leurs institutions respectives. Cet article décrit les processus mis en place pour favoriser la participation et la collaboration lors de l’élaboration de ce manuel pédagogique et de sa promotion. Seront ensuite déduits les aspects nécessaires au succès d’une collaboration productive dans un contexte régional et multi-institutionnel. Il conclut que trois conditions doivent être réunies pour parvenir à une collaboration co-créative : créer un environnement propice, promouvoir la confiance et le respect mutuel, et partager un intérêt ou un but commun.
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 | 0.014 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.006 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.003 |
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".