20 Association canadienne-français pour l’avancement des sciences
Bibliographic record
Abstract
2O Association canadienne-français pour l'avancement des sciences Revaloriser la formation scientifique 1954 Le mémoire de l'Association canadienne-française pour l'avancement des sciences (ACFAS) porte principalement sur la place des sciences dans la société.D'une part, l'ACFAS propose une revalorisation de la formation scientifique dès le secondaire, par un personnel enseignant mieux préparé.D'autre part, elle réclame un meilleur financement des universités par des mécanismes -« fonds universitaire provincial» et «conseil des universités» -qui permettraient de régler le problème des subventions fédérales, notamment, ce que suggéreront aussi d'autres mémoires. A. ACCÈS AUX CARRIÈRES SCIENTIFIQUESNous avons vu que les Canadiens de langue française ne s'engagent pas en assez grand nombre dans les carrières scientifiques.Cette déficience du recrutement nous semble imputable d'une part à l'organisation de l'enseignement pré-universitaire et d'autre part à l'absence de tradition scientifique dans notre société. L'enseignement pré-universitaireJusqu'à ces derniers temps, une voie unique menait à l'Université et il en est encore ainsi pour les professions dites traditionnelles.Une bonne partie des enfants doués était écartée de cette voie par le manque de fortune, de bourses et pour diverses autres raisons.Nous croyons que ce gaspillage de talents sera fortement atténué si l'on applique les réformes proposées récemment en vue de la [...]
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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 | 0.014 | 0.035 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.007 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.142 | 0.033 |
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".