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Record W7000212974

Enseigner le géoweb par la pratique et la critique

2017· other· fr· W7000212974 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueOskar-Bordeaux (Universite de Bordeaux) · 2017
Typeother
Languagefr
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsVolunteer workOccupational trainingPublic work
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Depuis 2010, les universités de Saint-Etienne et de Bordeaux Montaigne – en collaboration ensuite avec l’université de Concordia à Montréal - proposent à leurs étudiants de Master en Géographie un cours à distance intitulé « Connaître et pratiquer le géoweb ». Cette formation part du constat que le développement de la géomatique s’accompagne, depuis une dizaine d’années, de profond changements techniques, juridiques et organisationnels qui génèrent aujourd’hui sur Internet des usages renouvelés de l’information géographique. L’originalité de ce cours est, en complément des apprentissages de la géomatique « conventionnelle », d’inviter les étudiants à s’intéresser à ces usages « grand public », pour évaluer leur pertinence, leur complémentarité et leur limite par rapport aux systèmes d’information géographique. Pour ce faire, la démarche pédagogique mise en œuvre repose sur deux propositions : d’une part, organiser entièrement en ligne le cours pour que l’apprentissage se fasse par l’expérimentation et, d’autre part, susciter la réflexivité des étudiants sur ces expérimentations en les invitant à adopter une distance critique pour se détacher des discours commerciaux qui accompagnent le tournant cartographique du web. Sept ans après le lancement de ce projet pédagogique exploratoire, cette contribution vise à en dresser le bilan et à envisager quelques perspectives sur l’articulation pratique et critique.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.035
metaresearch head score (Gemma)0.037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Other · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.128
Threshold uncertainty score0.322

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0350.037
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0050.008
Science and technology studies0.0100.053
Scholarly communication0.0290.027
Open science0.0020.009
Research integrity0.0090.013
Insufficient payload (model declined to judge)0.0090.002

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 head0.006
GPT teacher head0.271
Teacher spread0.265 · 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

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designNot applicable
Domainnot available
GenreOther

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".

Quick stats

Citations0
Published2017
Admission routes1
Has abstractyes

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