Évolution de la formation au numérique à BAnQ : besoins diversifiés des clientèles et apprentissage collaboratif
Bibliographic record
Abstract
Comme dans tout milieu documentaire, le personnel de Bibliothèque et Archives nationales du Québec (BAnQ) reçoit de nombreuses questions en lien avec le numérique et les appareils technologiques. Au vu de la variété de clientèles, notre offre se décline en plusieurs activités sous des noms distincts avec des prérequis différenciés pour la personnaliser. Par exemple, un segment de la population plus âgée ayant moins de compétences technologiques et moins de réseaux a besoin d’un accompagnement soutenu individualisé. Pour d’autres, déjà familiers avec leurs appareils, ce sont des questions factuelles auxquelles nous pouvons répondre par visioconférence (par exemple, des problématiques liées aux mises à jour des systèmes d’exploitation ou à une nouvelle ressource). Mais pour certains, la solution se trouve au sein d’une activité d’entraide entre pairs à la bibliothèque. Ces activités Entraide et apprentissage numérique mettent de l’avant un apprentissage collaboratif qui répond à la fois au besoin de socialisation des personnes aînées après la pandémie de la COVID-19 et aux besoins techniques liés à l’univers numérique, omniprésent dans la vie actuelle.
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 | 0.008 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.005 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.004 |
| Scholarly communication | 0.011 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.006 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.027 | 0.003 |
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".