Des clés pour écologiser la formation
Bibliographic record
Abstract
"Comment réussir à écologiser la formation? Voici quelques clés envisagées au Cégep de Trois-Rivières: miser sur l’accompagnement pour susciter l’engagement, offrir un processus simple qui souligne le travail déjà accompli, faciliter les petites réussites tout en invitant au dépassement, proposer un cadre formel mais flexible, partager les progrès et réalisations avec la communauté collégiale… S’appuyant sur les Objectifs du développement durable (ODD) comme cadre de référence, notre démarche cherche à mobiliser la communauté collégiale autour des enjeux écologiques afin de mieux préparer les étudiants et étudiantes aux réalités actuelles. Cette approche valorise l’expertise de chaque personne puisque celles enseignantes sont invitées à intégrer des thèmes liés aux ODD dans leurs plans-cadres et plans de cours.En allant à la rencontre des départements et en adaptant les présentations aux réalités de chaque discipline, l’équipe d’écologisation parvient à mieux soutenir les professeures et professeurs qui sont nombreux à s’engager dans la démarche." -- AQPC
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 | 0.006 | 0.011 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.013 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.018 | 0.011 |
| Open science | 0.002 | 0.010 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.050 | 0.015 |
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".