Transformation numérique dans les organisations publiques et nouvelles dynamiques de formation du personnel
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche examine la transition des pratiques d’ingénierie pédagogique dans la fonction publique québécoise visant à modéliser des pratiques optimales pour favoriser leur mise en œuvre et leur pérennisation dans un contexte post-pandémique. À l’aide d’une approche méthodologique qualitative, nous avons mené des entretiens semi-structurés auprès de 12 professionnels issus de 10 organismes publics, sélectionnés pour leur rôle actif dans le développement de formations. Les résultats indiquent que l’adaptation des formations aux besoins des participants et la consolidation des pratiques pédagogiques sont essentielles pour assurer l’efficacité de l’apprentissage à distance. Bien que des avancées aient été réalisées dans l’utilisation des technologies et la formation des formateurs, des défis demeurent concernant la qualité, la cohérence des contenus et la formalisation des processus de conception. À l’avenir, l’établissement d’une gouvernance collaborative et une intégration plus efficace des outils technologiques s’avèrent cruciaux pour garantir des formations durables et adaptées à un environnement en constante évolution.
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 | 0.006 | 0.020 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 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".