Wikipédia : une ressource éducative libre sous-utilisée en enseignement supérieur au Canada?
Bibliographic record
Abstract
Contexte. Wikipédia figure parmi les premières et les plus importantes ressources éducatives libres dans le monde. Au début des années 2000, le milieu d’enseignement supérieur a été agité par une controverse sur son utilisation par les enseignants et les étudiants, se résumant alors dans une opposition binaire « pour ou contre Wikipédia ». Une vingtaine d’années plus tard, les perceptions et les usages de Wikipédia dans le milieu académique ont considérablement évolué, en dépassant et en complexifiant les termes du débat initial. Objectif. L’objectif de cette communication est de présenter un portrait de l’évolution des perceptions et des usages de Wikipédia dans le milieu d’enseignement supérieur francophone et anglophone au Canada, fondée sur les résultats d’une revue de portée de la recherche internationale sur les usages et les perceptions de Wikipédia en enseignement supérieur, publiée en anglais et en français entre 2005 et 2021. Résultats. La communication présentera les principales étapes de l’évolution des perceptions et des usages de Wikipédia dans les institutions canadiennes de l’enseignement supérieur du point de vue des étudiants, des enseignants et des bibliothécaires.
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.010 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.013 | 0.006 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.001 |
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".