L’enseignement supérieur et les systèmes d’innovation en région au Québec
Bibliographic record
Abstract
Universellement, les institutions d’enseignement supérieur sont sollicitées actuellement pour s’engager davantage dans leurs zones respectives de rayonnement. Il s’agit pour elles d’une troisième mission à exercer en plus des traditionnelles fonctions d’enseignement et de recherche, afin de mieux soutenir des initiatives innovatrices de diverses natures. Les données livrées dans ce texte illustrent que depuis cinq décennies, cet engagement progressif au Québec atteint déjà sa vitesse de croisière pour les cinq UQ (Universités du Québec) et les treize collèges situés en région. De nouveaux outils sont déjà expérimentés concernant le transfert de savoir et l’incubation d’entreprises. En outre, les programmes d’enseignement se sont multipliés, diversifiés, segmentés et ont été rendus accessibles notamment par des formations courtes, continues et bien ciblées. Ce sont aussi des cibles territoriales spécifiques qui font émerger de très nombreux projets de recherche appliquée impliquant les collèges et les universités.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.015 | 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".