Analyse des politiques d'évaluation de l'enseignement des universités canadiennes
Bibliographic record
Abstract
Cet article vise à tracer un portrait national inédit des politiques institutionnelles d'évaluation de l'enseignement des professeurs d'université au Canada. Pour réaliser cette étude, nous avons consulté trois types de documents officiels: les conventions collectives des universités, les guides de promotion des professeurs et les rapports spécifiques d'évaluation de l'enseignement. Il se dégage de notre étude certaines constatations nationales et régionales. Dans toutes les politiques d'évaluation de l'enseignement des universités canadiennes, on mentionne que l'enseignement est évalué à des fins administra-tives. Les étudiants sont la source d'information la plus consultée et le questionnaire étudiant est le moyen d'évaluation le plus utilisé. Les pairs sont toutefois une source complémentaire d'information. Les commentaires écrits et l'interview sont aussi des moyens fréquemment cités dans les politiques des universités canadiennes. Les politiques des universités francophones diffèrent sur certains points des politiques des universités anglophones. Les universités de l'Ouest du Canada nous présentent, en regard de leurs caractéristiques, un portrait de leurs politiques d'évaluation de / ' enseignement complètement différent de celui des universités de l'Est du Canada. In our research, we studied Canada's universities institutional policies regarding evaluation, in order to get an overall and unprecedented description of those policies. For each Canadian university, we analysed one or more of the following official documents available: collective agreement, faculty promotion guidelines and official report on the evaluation of teaching. * Agent de développement pédagogique, Service pédagogique, Université de Montréal tProfesseur, Faculté des sciences de l 'éducation,
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 distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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 teacher head, 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".