Bibliographic record
Abstract
À vous qui m'avez soutenu... J'aimerais remercier tous ceux qui ont contribué à la réalisation de cette étude, particulièrement les enseignants et élèves d'un cégep de la région de Montréal, sans le concours desquels cette recherche n'aurait pu être réalisée. Un merci spécial à Robert Vallerand et son équipe du département de psychologie de l'UQAM pour leur aide appréciable lors du début de l'étude. Je remercie aussi ma famille, et notamment ma mère, Huguette, pour son soutien continuel. Je remercie tout particulièrement celui dont le grand dévouement m'a permis de compléter ma maîtrise, m'a donné le goût de poursuivre des études doctorales et m'a fait grandir en tant que chercheur: mon directeur de maîtrise, Gilles Thibert. Son aide fut inestimable. Finalement, je remercie grandement la Fondation du Prêt d'honneur dont le soutien financier (bourse-projet) m'a permis de mener à terme cette recherche d'envergure. Note: l'utilisation du masculin a été choisie pour faciliter la lecture de l'ouvrage.
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) | 0.014 | 0.008 |
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; both teacher heads agree on what is shown here.
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".