Déterminants de l’acceptation des réseaux sociaux pour apprendre à l’université virtuelle du Sénégal
Bibliographic record
Abstract
Cette étude se penche sur la question des facteurs qui déterminent l'acceptation, par les étudiants, des réseaux sociaux numériques pour apprendre.Les attentes d'usage des réseaux sociaux pour apprendre seraient-elles en lien avec une valeur ajoutée escomptée dans l'apprentissage ou uniquement le résultat d'un effet d'entraînement social?Cette recherche s'appuie sur le modèle UTAUT (unified theory of acceptance and use of technology).Les données proviennent d'un questionnaire en ligne auquel 520 étudiants de l'Université virtuelle du Sénégal (UVS) ont répondu.Un modèle structurel à moindres carrés partiels permet d'établir que l'intention d'usage et l'attente d'usage des réseaux sociaux pour apprendre sont affectées par l'attente d'effort et l'influence sociale.Aucun effet significatif de l'attente de performance sur l'intention d'usage n'a été globalement mis en évidence, bien qu'une différence significative liée au sexe et au niveau d'études soit notée de ce point de vue.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.002 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".