Bibliographic record
Abstract
L’auteur, à la suite de son expérience personnelle dans un Centre audiovisuel universitaire et de lectures sur la question, brosse ici un tableau de l’évolution des Centres audiovisuels universitaires au Québec. Il définit l’adoption des techniques de communication audiovisuelles comme étant l’adoption d’une innovation dans l’enseignement universitaire. Compte tenu des récompenses qui encouragent le professeur universitaire à promouvoir ses activités de recherche, il ressort que les démarches d’amélioration de son enseignement et, a fortiori, de l’utilisation de l’audiovisuel deviennent secondaire. Heureusement toutefois, pour l’audiovisuel, tous les professeurs ne s’occupent pas de recherche à temps complet dans toutes les facultés. On retrouve dans les écoles professionnelles, les sciences sociales, une préoccupation d’enseignement efficace et intéressant qui recourt plus souvent à la technologie nouvelle des moyens de communication audiovisuels. Ce « marché » naturel de l’audiovisuel semble avoir été cultivé beaucoup depuis la création des Centres audiovisuels universitaires, de sorte qu’on pourrait proclamer la fin du développement quantitatif des services et des ressources de ces centres et proposer comme prochaine étape celle du développement qualitatif des services de l’audiovisuel : de différenciation plus poussée de ces services en fonction des usagers traditionnels et potentiels, de pénétration plus poussée dans la vie quotidienne de l’étudiant et du professeur-chercheur.
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 | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.069 | 0.013 |
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".