A study of the industrial adaptation of knowledge corparations to virtual spaces : the USN/ILC project in the Ontario university sector
Bibliographic record
Abstract
À travers l'analyse des discours d'acteurs et des stratégies institutionnelles en jeu dans l'expérimentation USN/ILC, une innovation éducative universitaire, cette thèse étudie les enjeux et les processus de la mise en place d'un dispositif socio-organisationnel " local " dont la portée vaut plus généralement pour tous les grands programmes relevant du e-learning. L'hypothèse qui est au cœur de l'analyse est que les NTE sont un instrument de légitimation de la convergence expérimentale et l'alibi avancé par les différents acteurs impliqués dans l'expérimentation pour justifier la nécessité de nouveaux développements organisationnels.Il apparaît, au terme de l'analyse, que les différents scénarios envisagés par les acteurs, incompatibles d'un point de vue industriel impliquent des formes économiques, partenariales et pédagogiques différentes. Ils sont liés aux finalités sociétales respectivement poursuivies et entraînent des processus d'industrialisation et de réindustrialisation de la formation répondant à des logiques socio-économiques concurrentes.
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 | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.012 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
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".