Bibliographic record
Abstract
Moi, j'me comprends ! »Combien de fois ai-je entendu ou ai-je dit moi-même : « Mes étudiants n'écoutent pas.Je leur ai répété plusieurs fois la même explication et ils ne comprennent pas ce que j'ai expliqué ou ne font pas du tout ce qu'ils devraient faire.Alors, c'est simple, ils n'écoutent pas.» Peut-être n'est-ce pas aussi simple.Peut-être qu'il ne s'agit pas d'un problème d'écoute.Une chose est certaine, et tous ceux qui enseignent pourraient le confirmer, certains concepts sont plus difficiles à transmettre que d'autres, et les raisons de cette difficulté ne sont pas faciles à identifier.Le fait que les étudiants ne comprennent pas ou, s'ils ont compris, n'adoptent pas le comportement souhaité m'a incité à tenter d'expliquer ce phénomène et à trouver une stratégie qui pourrait améliorer l'apprentissage du graphisme.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.021 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.010 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.003 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.039 | 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".