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Record W4285549599 · doi:10.7202/1086915ar

La francisation des adultes dans le cadre de l’exposition AlterAnima du Musée de la nature et des sciences de Sherbrooke : une analyse diagnostique en vue de réviser l’offre éducative

2021· article· fr· W4285549599 on OpenAlexaffvenueabout
Carine Villemagne, Anik Meunier, Justine Daniel, Lucie Sauvé

Bibliographic record

VenueRevue de recherches en littératie médiatique multimodale · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldArts and Humanities
TopicMuseums and Cultural Heritage
Canadian institutionsUniversité du Québec à MontréalUniversité de Sherbrooke
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La recherche partenariale (CRSH 2019-2022) dont il est question dans cet article est située à la croisée de plusieurs champs théoriques et pratiques, dont la francisation des adultes, l’éducation muséale et l’éducation à la nature. Reposant sur la méthodologie de la recherche de développement d’objet éducatif (Loiselle et Harvest, 2009), elle vise à concevoir, expérimenter et ensuite évaluer, dans une perspective d’amélioration, un programme éducatif muséal interdisciplinaire au Musée des sciences et de la nature de Sherbrooke (MNS), adapté aux adultes allophones qui intègre à la visite muséale des activités éducatives prévisite et post-visite. Cet article rend compte de l’étape diagnostique et des résultats de l’analyse des données recueillies par le biais de groupes de discussion et d’entrevues individuelles auprès des acteurs concernés : groupes d’adultes en francisation, enseignant(e)s en francisation et équipe d’animation du musée. Cette phase diagnostique de la recherche partenariale montre, entre autres, que le potentiel éducatif de l’activité muséale visée par cette phase s’actualiserait mieux si cette dernière s’intégrait à un scénario éducatif plus étoffé et si des liens étaient établis avec les programmes de francisation.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.934
Threshold uncertainty score0.131

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0040.004
Scholarly communication0.0040.003
Open science0.0010.004
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0100.001

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.

Opus teacher head0.048
GPT teacher head0.334
Teacher spread0.286 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations0
Published2021
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