Bibliographic record
Abstract
Chaque année, les Nations Unies soulignent la créativité et l’innovation par une Journée mondiale le 21 avril, et ce, dans toutes les sphères de la vie. En éducation, cela prend une place toute particulière, alors qu’elles peuvent s’exprimer autant pour l’apprentissage que pour l’enseignement. Ce numéro propose d’examiner comment la créativité et l’innovation s’actualisent en présence du numérique. Les implications sont multiples, puisque l’on peut autant réfléchir aux enjeux en termes d’objets, d’espaces, de pratiques enseignantes, de moyens d’apprentissage, etc. La mise en place de processus ou d’activités mobilisant la créativité et l’innovation sont des vecteurs de changement en éducation. Les huit articles présentés dans ce numéro mettent en exergue l’hétérogénéité des possibilités lorsqu’il vient le temps d’examiner les apports de la créativité et l’innovation en éducation.
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 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.023 |
| Scholarly communication | 0.017 | 0.013 |
| Open science | 0.001 | 0.007 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.002 |
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".