Bibliographic record
Abstract
Dans le contexte de l’utilisation des degrés de certitude avec des QCM (questions à choix multiples), l’évaluateur désire mesurer l’adéquation entre la façon dont les personnes évaluées (souvent les étudiants) utilisent les degrés de certitude et les instructions fournies pour les utiliser. Cette mesure est appelée « réalisme du sujet ». Actuellement, le calcul du réalisme, quoiqu’élémentaire, présente quelques inconvénients de types calculatoire, conceptuel ou probabiliste. Une nouvelle approche de type probabiliste correspondant mieux à la définition des degrés de certitude et à la façon avec laquelle les étudiants doivent les utiliser est décrite ici. Cette approche aboutira à de nouvelles définitions et méthodes de calcul du réalisme basées sur des arguments statistiquement justifiés. Cette nouvelle définition est plus précise que la précédente, et décrit mieux la capacité de s’autoévaluer et d’utiliser correctement les degrés de certitude. Enfin, elle permettra d’améliorer la fiabilité des indices de qualité liés aux questions utilisant le réalisme, par exemple le rpbisSCT de Gilles (2002).
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 | 0.028 | 0.123 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".