Francopass, une nouvelle application mobile pour développer le sentiment d’appartenance à la communauté francophone en Alberta
Bibliographic record
Abstract
Lors de cette communication, nous présenterons une nouvelle application mobile développée par une équipe interdisciplinaire de l’université de l’Alberta regroupant des chercheurs du Département de Département des langues modernes et des études culturelles (MLCS), du Département des sciences informatiques et du Campus Saint-Jean (éducation), en collaboration avec l’Association Canadienne-Française de l’Alberta (ACFA) et Canadian Parents for French-Alberta. Le but de cette application est d’encourager les futurs enseignants à assister à des activités dans la communauté francophone à Edmonton. Dans un premier temps, nous présenterons l’application elle-même en mettant l’accent sur ses aspects innovants. Dans un second temps, nous verrons comment cette application permet aux étudiants du programme de formation à l’enseignement du Campus Saint-Jean (Université de l’Alberta) de renforcer un sentiment d’appartenance culturelle. Nous nous appuierons sur des résultats obtenus dans le cadre d’un sondage que nous avons mené auprès des utilisateurs du Francopass. Dans un troisième temps, nous ferons part de quelques pistes pour optimiser les bénéfices du Francopass.
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 | 0.002 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.004 |
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".