Bibliographic record
Abstract
Formé d’abord à l’Institut agricole d’Oka, botaniste et écologiste, Pierre Dansereau (né en 1911) participe de l’héritage du frère Marie-Victorin. Au cours d’une longue carrière, il fut entre autres directeur adjoint du jardin botanique de Montréal (1939-1950) et de celui de New York et professeur dans de nombreuses universités (Michigan, Columbia, Montréal, où il agit aussi comme doyen de la faculté des sciences) avant de se joindre en 1971 à l’Université du Québec à Montréal. Ayant joué un rôle très considérable dans la constitution au XXe siècle du champ scientifique de l’écologie, familier des traditions scientifiques et universitaires américaines et européennes, soucieux de surmonter le clivage des deux cultures humaniste et scientifique, Dansereau comme éducateur cherche à éclairer l’humanisme de solides connaissances scientifiques et à inspirer la recherche scientifique par des considérations plus englobantes. À l’occasion d’un symposium tenu sous les auspices de la Mount Alison University, à Sack ville (Nouveau-Brunswick), en 1958, Dansereau recherche le point d’articulation optimal de la recherche et de l’enseignement dans la pratique universitaire. Contre ceux qui dénoncent la spécialisation vers laquelle paraissent dériver les études universitaires au détriment d’un idéal d’« éducation complète », il affirme qu’il n’y a pas de tête bien faite qui ne repose sur le « noyau dur intellectuel » que constitue une spécialisation appropriée dans un domaine précis du savoir. Contre ceux qui redoutent que l’insistance mise sur la recherche dans les universités nuise à leur fonction d’enseignement, il déclare qu’une « institution de haut savoir » ne peut se réduire à n’être que le dépôt de la connaissance acquise, mais qu’elle doit elle-même contribuer à développer cette connaissance et à l’enrichir par l’effort de recherche. Pour lui, les universitaires qui œuvrent quotidiennement par leurs activités de recherche aux frontières de leurs disciplines sont les mieux placés pour former les étudiants, parce qu’ils ont une vue d’ensemble de leur discipline et une passion pour celle-ci qui les prémunit contre les attitudes « schizophréniques » quant à la distinction de la recherche et de l’enseignement. Pour Pierre Dansereau, l’université n’a d’autre choix que de marier le plus harmonieusement possible recherche et formation spécialisée ; à ses yeux, cette vision humaniste de l’université est la seule qui réponde aux exigences du monde actuel.
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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 | 0.011 | 0.013 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.015 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.011 |
| Open science | 0.001 | 0.006 |
| Research integrity | 0.006 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.012 |
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".