Bibliographic record
Abstract
Programme d'enseignement à distance en Afrique subsaharienne 1 L'Université virtuelle africaine (UVA), programme d'enseignement à distance, a été mise en place pour compléter les systèmes éducatifs de l'Afrique subsaharienne qui, dans le domaine de la formation universitaire, connaissent de grandes difficultés.Confronté à une croissance des effectifs étudiants plus rapide que celle du corps enseignant, à la vétusté de ses infra-structures et à une pénurie de locaux, l'enseignement supérieur voit dans l'utilisation des TIC (technologies de l'information et de la communication) et dans l'enseignement à distance une réponse à cette crise. 2 L'Université virtuelle africaine 1 , association à but non lucratif dont le siège se trouve à Nairobi au Kenya, doit sa conception à Étienne Baranshamaje, expert et haut fonctionnaire burundais de la Banque mondiale et a comme objectif de donner aux Africains des formations de pointe sans qu'ils soient obligés de quitter le continent.Ce programme d'enseignement à distance, en utilisant la transmission par satellite, est orienté pour l'essentiel vers les formations scientifiques et techniques.Il a pour ambition de former une nouvelle génération de scientifiques, d'ingénieurs, de techniciens et d'hommes d'affaires, capables d'amorcer et de soutenir le développement économique de leurs pays respectifs.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.094 | 0.016 |
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".