Bibliographic record
Abstract
Depuis le milieu du XX e siècle, l'enseignement supérieur a connu une croissance exceptionnelle un peu partout dans le monde, tant dans les pays développés que dans les pays en voie de développement -notamment, dans ces derniers, après leur indépendance des années 1960.Ce faisant, les établissements d'enseignement supérieur, les universités en particulier, sont devenus des systèmes complexes regroupant de grandes et grosses organisations, qui emploient des milliers de professeurs et de chercheurs, exigent des ressources financières constamment en croissance, et offrent des formations de plus en plus nombreuses et variées, et ce, dans divers sites.Ces systèmes ont développé des programmes de formation professionnelle et de recherche à la maîtrise, au doctorat et au postdoctorat, ainsi qu'une multitude de diplômes spécialisés.Ils ont aussi mis en oeuvre des partenariats avec les acteurs sociaux, jouant ainsi un rôle non négligeable dans plusieurs domaines de la vie sociale.Bref, cet ensemble institutionnel qu'est l'enseignement supérieur, autrefois réservé à une petite élite masculine, est devenu imposant et à l'image d'une société pluraliste et différenciée ; il est désormais au coeur du devenir des sociétés de la modernité avancée.
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 | 0.001 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.553 | 0.381 |
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".