Modèle d'une démarche pour la génération de requête adaptée dans ChatGPT afin d'activer son apprentissage et développer un langage performant
Bibliographic record
Abstract
En m'inspirant de diverses sources existant dans la littérature actuelle sur la conception de ressources éducatives libres tel que les lignes directrices de l’UNESCO, j'ai procédé à un entrainement de ChatGPT afin d'obtenir des réponses exactes pour m'aider dans le processus de transformation d'une ressource éducative en ressource éducative libre. Les suggestions de l'outil, furent à chaque fois, traitées, refusées ou validées. Ma démarche consista à suggérer, étape après étape, pour chaque section du contenu web fourni, de proposer à l’outil de réaliser une analyse approfondie basée sur la connaissance experte du domaine.À chaque, étape il fallait indiquer précisément à l’outil la tâche qu’il fallait réaliser. Les premières informations fournies par l’IA furent considérées comme un tremplin pour commencer à construire un premier tableau récapitulatif de données qui allait nous servir de guide/ de base pour la construction d’un langage plus performant et généralisant.
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.002 | 0.002 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.016 | 0.005 |
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".