Profil de compétences du métier d’étudiant à la base de Kwe l’Université!
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre du projet Kwe l’Université!, une initiative visant à soutenir la persévérance et la réussite des étudiants autochtones à l’université, un profil de compétences du métier d’étudiant a été élaboré. Cette démarche répond à un besoin identifié : peu de référentiels s’attardent de façon explicite aux compétences du métier d’étudiant, particulièrement en contexte autochtone. L’élaboration de ce profil, réalisée entre 2019 et 2025, s’est appuyée sur une approche rigoureuse combinant l’analyse de référentiels existants, une revue des travaux portant sur la persévérance scolaire en milieu autochtone, ainsi que des consultations auprès d’étudiant·e·s autochtones et des chercheur.e.s et professionnel.le.s issues des milieux autochtones et allochtones. Le profil de compétences, inspiré de la Roue de médecine, est structuré autour de quatre rôles de l’étudiant·e : collaborateur·trice, communicateur·trice, organisateur·trice et stratège réflexif·ive. Intégré dans la Roue de l’apprentissagede Kwe l’Université!, le profil guide la conception de cours prenant en compte les réalités autochtones et permet aux étudiant·e·s de documenter leurs apprentissages dans un portfolio évolutif. Il contribue également à un accompagnement personnalisé par l’équipe d’encadrement de Kwe l’Université! afin de soutenir l’engagement des Autochtones dans leur parcours universitaire.
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 | 0.021 | 0.028 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.019 | 0.012 |
| Open science | 0.002 | 0.015 |
| Research integrity | 0.003 | 0.006 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.047 | 0.013 |
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".