The Major Collaborative Research Initiatives Program Website. In T. Karsenti, L. Levasseur, M.-C. Riopel et M. Tardif (2004), Faces of Teaching in Canada (pp. 5-11)
Bibliographic record
Abstract
Pourquoi un site Web ? Le site Web du projet des grands travaux de recherche concertée,\nque nous présentons brièvement dans les pages qui suivent, est déterminant pour assurer une bonne visibilité sur la Toile et, ainsi, permettre d’informer les nombreux acteurs impliqués dans un tel projet : les chercheurs, les étudiants gradués, les partenaires des milieux scolaires et les gouvernements. Le site Internet de l’équipe\ndiffuse les résultats de nos travaux, tout en permettant l’accès aux autres chercheurs\ncanadiens à certaines de nos données ou résultats de nos recherches.\nLe site Web du projet des grands travaux de recherche concertée constitue avant tout une plate-forme virtuelle qui permet aux différents membres de l’équipe, d’une\npart, de communiquer et d’échanger, tout en suivant l’évolution des recherches et\nenquêtes entreprises dans les différentes régions du Canada. Les différents acteurs\nde l’équipe peuvent ainsi mieux saisir à la fois la perspective d’ensemble des projets\nentrepris, mais aussi la spécificité de chacun d’entre eux. Cette plate-forme virtuelle,forme d’Intranet de l’équipe, permettra la consultation (avec mot de passe pour assurer la confidentialité de certaines informations) de toutes les données recueillies : enquêtes par questionnaire, entrevues, etc.
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 | 0.009 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.016 |
| Science and technology studies | 0.007 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.003 | 0.009 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.068 | 0.042 |
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".