Bibliographic record
Abstract
Depuis les années 1960-1970, les institutions universitaires connaissent une formidable expansion en Europe comme en Amérique. Ces « universités nouvelles » se présentent alors, de façon consciente et intentionnelle, en rupture avec les institutions anciennes. Elles se démarquent par de nouvelles façons de faire et innovent sur de multiples plans. Parmi ces institutions nouvelles, on retrouve également des écoles techniques élevées au rang d’universités, sous la force d’attraction des institutions d’enseignement supérieur, de façon à mieux répondre aux besoins sociaux et économiques. À l’occasion du 40 e anniversaire de l’Université du Québec à Montréal, les auteurs ont voulu non seulement se pencher sur l’histoire de cette université, mais également élargir leurs réflexions à l’ensemble des universités nouvelles et en dégager les principaux enjeux. Des études sur le Québec et le Canada, mais aussi sur la France, la Belgique, le Danemark, l’Algérie et l’URSS, sont ainsi présentées. La nouveauté de ces institutions est ici analysée sous ses aspects politiques, institutionnels, pédagogiques, sociaux, symboliques et architecturaux. Bref, ce livre fait état des transformations qu’ont connues les universités nouvelles dans les trente dernières années, transformations qui ont contribué à construire un nouveau mythe d’âge d’or dans l’histoire des universités.
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 | 0.002 | 0.008 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.054 | 0.017 |
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".