Enseignant et influenceur au Québec : enjeux et impacts d’une nouvelle identité numérique professionnelle
Bibliographic record
Abstract
Le vendredi 25 janvier 2019, j’ai eu la chance de participer au Barcamp de la Commission scolaire des Affluents à Repentigny. J’ai notamment présenté une conférence sur les enseignants influenceurs québécois pour des enseignants, des conseillers pédagogiques, des membres de direction d’écoles et même des stagiaires en enseignement. J’ai adoré interagir et réfléchir avec eux au sujet des opportunités et défis que représente cette façon récente d’utiliser les médias sociaux en tant que professionnels de l’enseignement. Je me suis limité à discuter d’exemples concrets issus de comptes actifs de certain(e)s enseignant(e)s québécois(e)s qui utilisent notamment Facebook, YouTube et Instagram pour partager, impliquer, promouvoir ou encore vendre toutes sortes de contenus en éducation. Le but n’est pas de critiquer cette façon de faire, mais bien de noter qu’elle existe et que des réflexions professionnelles doivent être faites par rapport aux opportunités et défis qu’elle représente.
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 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.026 | 0.001 |
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".