Le Musée universitaire (MAUM): Lieu de Formation Académique et Humaine via une Approche Écosystémique Expérientielle
Bibliographic record
Abstract
Le Musée acadien de l’Université de Moncton (MAUM) est gratuit pour toute personne étudiante, pourtant il reste sous-visité par cette population. J’ai décidé d’y amener les personnes inscrites au cours ‘Loisir et culture’. Les données recueillies ont permis, via notre musée universitaire, d’évaluer le processus pédagogique mis en place qui comporte un travail approfondi sur les musées. Je présente ici comment le musée est valorisé dans le cadre des activités pédagogiques mettant l’accent sur les bénéfices retirés par les personnes étudiantes. Je souligne l’impact identitaire sur certaines jeunes personnes acadiennes et leur nouveau regard sur la richesse de leur patrimoine culturel, à travers les exercices et leurs commentaires. Le Musée acadien offre une grande variété de situations d’apprentissage autour desquelles des activités pédagogiques peuvent être organisées, comme : la muséographie, les œuvres exposées, la gestion des collections, les réserves, la communication, la promotion ainsi que des collaborations externes. Une approche transversale et écosystémique permet de joindre l’intérêt de chaque personne quel que soit sa formation de base. Elle invite les jeunes à la découverte du monde culturel et à l’ouverture vers l’autre, amenant ainsi à une meilleure compréhension de l’importance de l’inclusion et du vivre ensemble.
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 | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.016 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.008 |
| Open science | 0.002 | 0.011 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 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".