Entre jeux de pouvoir et intérêts : retour à la raison d’être de l’évaluation
Bibliographic record
Abstract
La crédibilité accordée aux résultats d’une évaluation par les parties prenantes demeure une préoccupation importante chez les personnes évaluatrices. Comment les parties prenantes, porteuses d’intérêts, perçoivent-elles la démarche évaluative et les résultats qu’elle génère comme crédibles ? L’article présente les résultats d’une recherche ayant permis de documenter la perspective des parties prenantes à cet égard. Discutés sous l’angle comparatif avec la perspective de la personne évaluatrice, les résultats indiquent que les discours convergent sur plusieurs plans, mais qu’une divergence potentielle peut être observée quant aux finalités poursuivies dans le cadre de l’évaluation. Les constats mettent en relief plusieurs questionnements réflexifs quant aux implications de cette divergence pour la pratique de l’évaluation, lesquels mènent à conclure avec une piste de solution innovante exigeant un certain repositionnement dans la façon d’approcher une évaluation et dans les relations avec les parties prenantes.
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 | 0.114 | 0.227 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.010 | 0.024 |
| Scholarly communication | 0.026 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.013 |
| Research integrity | 0.004 | 0.009 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".