Constats et défis à relever en matière d’intégration et d’interdisciplinarité : résultats partiels d’une recension d’écrits
Bibliographic record
Abstract
Le texte porte sur les résultats partiels d’une recension des écrits professionnels et scientifiques concernant les approches intégratives (intégration et interdisciplinarité) dans le contexte des liens entre sciences, technologies et mathématiques au secondaire. Des définitions des principaux concepts d’intégration et d’interdisciplinarité, pris au sens strict, sont proposées du point de vue de leur utilisation dans les curriculums scolaires en recherche et dans le cadre des activités professionnelles. Certains des résultats, sous la forme de constats, sont présentés. Puis, des défis à relever dans l’implantation d’approches intégratives d’une manière générale, et celles dites interdisciplinaires en particulier, sont soulignés et discutés. Parmi les résultats présentés, notons que l’interdisciplinarité demeure un concept plutôt flou alors que les justifications quant à son utilisation sont nombreuses, touchant notamment la contextualisation du savoir et la motivation.
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 | 0.047 | 0.116 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.011 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.016 |
| Open science | 0.003 | 0.008 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.022 | 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".