Répondre aux attentes des étudiants
Bibliographic record
Abstract
A l'heure actuelle, les étudiants qui fréquentent l'université ont des origines et des antécédents très divers. Ils sont tantôt citoyens, tantôt consommateurs ou clients, et doivent trouver une place pour leurs études dans une vie sans cesse plus remplie où figure souvent l'emploi rémunéré. Dans bien des pays, ils doivent payer davantage pour faire des études et attendent de l'université des normes et des services de haut niveau. Les universités ont de multiples rôles à jouer et doivent trouver le juste équilibre entre les besoins et les attentes de leurs étudiants et les demandes qui leur sont adressées par les pouvoirs publics, les entreprises et la collectivité dans son ensemble, tout en supportant les pressions croissantes qui pèsent sur les budgets universitaires. Pour bien répondre aux attentes des étudiants, la direction des universités est donc appelée à relever de grands défis. Ce volume est issu de deux séminaires, tenus respectivement à Brisbane et à Paris, pour examiner quelques-unes des principales questions auxquelles sont confrontées les universités. On y trouvera des points de vue et des expériences très divers (Australie, Europe, Canada), ainsi que les opinions de représentants d'organisations étudiantes.
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 | 0.015 | 0.050 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.008 |
| Research integrity | 0.004 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.072 | 0.039 |
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".