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Record W6892716589 · doi:10.5281/zenodo.11384341

Guide pour la transformation de contenus Web d'apprentissage en Ressources éducatives libres, ouvertes et accessibles

2024· article· fr· W6892716589 on OpenAlex

Why this work is in the frame

A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.

affAt least one author lists a Canadian institution in the pinned OpenAlex snapshot.
aboutThe title or abstract carries a Canadian signal from the geographic lexicon.

Bibliographic record

VenueZenodo (CERN European Organization for Nuclear Research) · 2024
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicDigital Accessibility for Disabilities
Canadian institutionsUniversité TÉLUQ
Fundersnot available
KeywordsStandardizationRedistribution (election)Elaboration

Abstract

fetched live from OpenAlex

Les recommandations présentées dans ce document sont alignées avec les normes WCAG (Web Content Accessibility Guidelines), visant à garantir une accessibilité universelle et une égalité des chances pour tous les utilisateurs et toutes utilisatrices. En outre, elles s'inscrivent dans les lignes directrices émises par l'UNESCO en 2021 pour la création de Ressources Éducatives Libres (REL) ouvertes qui autorisent la consultation, la réutilisation, l’utilisation à d’autres fins, l’adaptation et la redistribution gratuites par d’autres. Ce guide recommande notamment l'usage de couleurs accessibles, un contraste suffisant pour la lisibilité, l'inclusion de textes alternatifs pour les images, la vérification de la langue et le niveau de lisibilité, la vérification des licences d'ouverture d'une ressource, l'utilisation de polices sans empattement, et une structuration claire des contenus (objectifs, contexte, organisation du texte, types d'écriture, activités) pour faciliter l'accessibilité. Certaines des recommandations proviennent également du standard sur l’accessibilité des sites Web au Québec (SGQRI 008 2.0). Une approche inclusive en matière de conception de contenus Web d’apprentissage implique de prendre en compte non seulement les besoins des apprenants en situation de handicap, mais aussi la diversité des caractéristiques des apprenants, comme leurs capacités, leur âge, leur sexe, leur situation familiale, leur origine ethnique et leurs compétences linguistiques, comme le souligne Banville en 2021. Ces critères s'appliquent à l'ensemble du contenu Web, englobant aussi bien les documents téléchargeables que les supports multimédias Ces recommandations ont été co-construites sur la base d’une démarche méthodologique itérative de type design thinking et avec l’assistance de l’IA générative ChatGPT4 Plus. Dans l’ensemble, elles constituent une ressource ouverte libre d’utilisation afin de faciliter l’implication, la participation et la contribution de la communauté éducative. Ce guide se compose de sept sections, soit des recommandations générales, des recommandations relatives aux éléments non textuels, au multimédia (ex. vidéo et audio), aux documents Word et PDF, aux présentations PowerPoint, à la plateforme d’apprentissage et au contenu affiché sur les pages Web, ainsi que des recommandations sur le libre accès et l’ouverture du contenu Web d’apprentissage.

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.

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Scholarly communication, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.841
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0070.004
Open science0.0020.001
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0130.004

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.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.324
Teacher spread0.280 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it