USAGES DES TIC CHEZ LES ÉTUDIANTS : RISQUES ET RESSOURCES
Bibliographic record
Abstract
L’usage des technologies de l’information et de la communication (TIC : Internet, réseaux sociaux, téléphone portable) est largement répandu chez les étudiants. Nous nous proposons de faire un état des lieux concernant les relations entre les étudiants et les TIC sous deux axes opposés : l’axe psychopathologique et l’axe « ressource ». D’un côté sont recensées les pathologies liées à l’usage de ces supports (usage problématique et addictions – notamment à la pornographie, cyberharcèlement) en termes de fréquence et de comorbidités. D’un autre côté, nous faisons l’état des lieux des dispositifs basés sur les TIC à visée de ressources, d’aide et de soin : de l’immersion en réalité virtuelle, en passant par les sites d’information et de prévention, les médiations par le jeu vidéo ainsi que les psychothérapies en ligne.
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".