Description des habitudes de vie des membres de la communauté de l'Université du Québec à Trois-Rivières
Bibliographic record
Abstract
Un énorme merci à la vice-rectrice Mme Catherine Parissier, pour votre soutien à un moment critique de l' enquête.Votre passion et votre désir de développer cette communauté vous honorent.Similairement, merci au directeur du service des ressources humaines, M. Éric Hamelin de nous avoir, de nombreuses fois, dépanné et appuyé.J'offre également un très grand remerciement à l' équipe du ST!, particulièrement à Mathieu Dauphinais et à Liette Pothier.Vous êtes allés bien au-delà de votre fonction dans ce projet et je vous en suis plus que redevable.Un merci particulier à Charles Tétreau et à André Filon qui ont sû s' assurer que je reste en un seul morceau tout au long de ce parcours.Et évidemment, merci à ma famille qui continue de m' offrir leur support inconditionnel.Merci à cette personne si chère à mes yeux, Émilie Doucas de partager ma vie et de m' offrir son support et son sourire à chaque jour.Finalement, un merci profond à tous ceux qui ont crû au projet.Merci à tous ceux qui nous ont permis de transformer un sondage sur les habitudes de vie en enquête institutionnelle.
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 | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.002 |
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.
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".