Des universités se mettent à la distance. Est-ce un bon choix ?
Bibliographic record
Abstract
La rubrique Débat-discussion a abordé tout au long des numéros de cette année la question des stratégies de survie d'universités à distance traditionnelles, notamment la Téluq et l'Open University, dans un contexte « économique et politique exceptionnellement défavorable » (Lamy, 2001, p. 617 cité par Peraya, DMS, 2016, 13, § 16), mais aussi face à la concurrence des universités présentielles, unimodales, qui progressivement ont adopté la voie de la bimodalité. Pour ce dernier tour de parole, nous avons sollicité des acteurs qui appartiennent justement à deux importantes universités connues pour cette évolution : l'UNAM, Universidad Nacional Autónoma de México, (plus de 300.000 étudiant.e.s en 2016) et l'Université Laval à Québec (60.000 étudiant.e.s en 2014-2015). Toutes deux sont de « grandes » universités classiques, l'UNAM est la plus importante université d'Amérique latine, et l'Université Laval à Québec, la première université francophone en Amérique. Enfin, pour clôturer la thématique de cette rubrique, Denys Lamontagne, fondateur (en 1996) et directeur de Thot Cursus, se risque à quelques réflexions distancées et incisives.
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 | 0.003 | 0.012 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.015 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.018 | 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".