Les enseignants influenceurs du Québec sur les médias sociaux : petite réflexion sur une nouvelle opportunité professionnelle
Bibliographic record
Abstract
Dans le cadre du cours Initiation aux technologies éducatives que j’ai enseigné à l’Université du Québec à Chicoutimi à l’automne 2018, j’ai profité de la thématique des médias sociaux en éducation pour signaler aux futurs enseignants qu’ils avaient désormais l’opportunité de devenir à leur tour des influenceurs sur le web à l’instar de certains enseignants comme Jonathan LeProf et Marydotcom. Je vous présente donc ici une page de contenu que j’ai produite en novembre 2018 dans la plateforme Moodle de mon cours pour les futurs enseignants afin de partager ma réflexion à ce sujet (qui est en développement continu). Il s’agit d’une nouvelle réalité qui comporte son lot d’avantages et de défis dont nous devons tenir compte pour guider les enseignants actuels et futurs pour prendre des décisions avisées.
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 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.022 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.031 | 0.002 |
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".