Formation par compétences et à distance de chercheurs : le cas du programme international de doctorat en informatique cognitive
Bibliographic record
Abstract
Notre recherche s’inscrit dans un projet plus large qui vise le renouvellement des pratiques de recherche et d’encadrement pédagogique aux cycles d’études supérieurs. Il prend appui sur les concepts de e-science, e-recherche et e-learning pour développer l’usage de technologies de pointe dans la recherche et dans la formation de 2e et 3e cycles afin d’en promouvoir la qualité. Ce projet qui devrait s’étaler sur trois ans vise trois objectifs généraux : 1. le développement de nouvelles pratiques de recherche supportées par les technologies et leur réinvestissement dans la formation de cycles supérieurs, qu’elle soit offerte en présence, en mode hybride ou à distance; 2. l’adaptation ou l’élaboration de programmes d’études internationaux de cycles supérieurs en fonction des exigences d’une offre en mode hybride ou à distance appuyée par les technologies; 3. la mise au point de démarches, de modèles d’intervention et d’outils méthodologiques pour supporter l’atteinte des deux objectifs qui précèdent. Quatre programmes d’études sont visés par le projet : le doctorat en informatique cognitive (DIC) offert conjointement par l’Université du Québec à Montréal (UQAM) et la Télé-université (Téluq), le programme de formation doctorale enrichie MENTOR auquel participe l’École de technologie supérieure de Montréal (ETS), et les projets de doctorat et de maîtrise en sciences du tourisme et de maîtrise de recherche en tourisme de l’École des sciences de la gestion de l’UQAM. Ces programmes d’études ont trois grands besoins communs : 1. l’appropriation des technologies pour le développement de nouvelles pratiques de recherche et d’encadrement pédagogique de la recherche associées aux approches e-science, e-recherche et e-learning; 2. l’adaptation de programmes d’études aux exigences à ces trois approches; 3. l’ouverture à des clientèles internationales et l’élargissement des collaborations internationales en recherche et en enseignement. Nous présentons ici les résultats uniquement aux travaux qui se rapportent au doctorat en informatique cognitive après une première année de travail.
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 | 0.013 | 0.022 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.011 |
| Scholarly communication | 0.014 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.013 |
| Research integrity | 0.003 | 0.005 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.024 | 0.003 |
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".