Les établissements d’enseignement face à l’évaluation : appropriation ou acculturation ?
Bibliographic record
Abstract
Cet article s’intéresse à la façon dont les établissements d’enseignement supérieur assument aujourd’hui les défis et les enjeux liés à l’évaluation institutionnelle. Dans un premier temps, l’article rappelle succinctement la problématique actuelle de l’évaluation des établissements en la situant dans le contexte des nouvelles politiques de l’éducation. Il présente aussi le contexte québécois où la recherche se déroule et la méthode adoptée pour la réaliser. L’approche méthodologique s’inspire des théories sociopolitiques des organisations (Crozier et Friedberg, 1977), (Piotet et Sainsaulieu, 1994). Dans un second temps, il présente un cas d’évaluation institutionnelle (ÉI) où la préservation et l’affirmation de la culture de l’établissement sont l’enjeu qui sous-tend tout le processus. En conclusion, nous situons les apports de cette recherche dans le cadre plus large des approches culturelles de la vie des organisations, en mettant en relief comment les acteurs ont transformé les démarches évaluatives et, en même temps, ils sont transformés par elles.
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 | 0.061 | 0.096 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.011 | 0.042 |
| Scholarly communication | 0.025 | 0.020 |
| Open science | 0.003 | 0.013 |
| Research integrity | 0.004 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
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".