Arrimer théorie et pratique dans les programmes de troisième cycle en évaluation des interventions
Bibliographic record
Abstract
Plusieurs formations en évaluation au deuxième cycle sont disponibles au Canada, sous forme de diplômes d’études supérieures spécialisés, de maîtrises ou de cours, avec des contenus théoriques et pratiques. Des formations en évaluation au niveau doctoral sont également disponibles en tant que concentrations ou cours, mais rarement en tant que discipline principale. Comment faire en sorte que ces formations de troisième cycle en évaluation arriment théorie et pratique ? Dans un premier temps, les auteurs présentent la pertinence d’offrir des formations de troisième cycle en évaluation. L’argumentaire se base sur les critères à remplir lors de la création d’un programme de doctorat, soit la pertinence scientifique, sociale, institutionnelle et systémique. Dans un second temps, ils présentent trois volets de l’arrimage théorie et pratique des formations de troisième cycle en évaluation. Les volets portent sur le but de la formation, la base disciplinaire et le niveau d’expérience antérieure en évaluation du public visé. Finalement, quelques modalités possibles d’intégration de la pratique dans les formations de troisième cycle en évaluation sont discutées.
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 | 0.087 | 0.117 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.017 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.003 | 0.007 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 0.002 |
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".