Évaluation de l’utilisation et de la présentation des résultats d’analyses factorielles et d’analyses en composantes principales en éducation
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Nous évaluons l’utilisation et la présentation des résultats d’analyses factorielles et d’analyses en composantes principales dans six périodiques canadiens en éducation publiés entre 1995 et 2005. À partir de 1089 articles, nous avons relevé 61 utilisations de ces analyses. En ayant recours à une grille de lecture, nous avons recueilli des informations sur le but de l’utilisation de l’analyse, la taille de l’échantillon, les variables, la méthode d’extraction, le critère de dimensionnalité, la méthode de rotation des axes et les résultats présentés. Nous avons identifié des lacunes, tant au niveau des pratiques que de la présentation des résultats. Enfin, nous formulons quelques recommandations quant à l’utilisation rigoureuse de ces types d’analyses.
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.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.055 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
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 it