Les enjeux et besoin de formation continue en culture de la région de l'Ile-de-Montréal : Une étude du contexte et des \nstructures de coordination d’une offre transversale
Bibliographic record
Abstract
Cette étude destinée au Conseil de la formation continue Arts et culture de l’Île-de-Montréal (CFC) propose les bases d’une réflexion pour le développement d’une offre optimale de formation transversale aux différentes catégories de métiers et de secteurs professionnels représentées au sein de cette instance de concertation et de coordination régionale. L’étude souligne particulièrement les enjeux et besoins de coordination impliqués par le développement d’une telle offre dans les secteurs culturels. La recherche se base sur les résultats d’entretiens individuels et de groupes de discussions auprès des responsables de l’organisme et des coordonnateurs d’activités de formation, ainsi que sur l’analyse de documentation et données administratives. Une première partie présente un bilan des études pertinentes dans le contexte de la transition numérique et de la crise sanitaire. Une seconde partie expose le contexte, l’environnement et les structures du CFC en s’attardant à son offre récente de formation transversale. Une dernière partie présente les résultats des discussions avec deux groupes de coordonnateurs à la formation. La conclusion offre une synthèse des résultats, ainsi que des éléments de réflexion et des pistes de solution pour améliorer la gestion de l’offre de formation et permettre le développement de son volet transversal.
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 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.008 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 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".