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Expert projets de recherche

Expert projets de recherche

Alignez, auditez, notez et rédigez

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Hhulijia2003
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Aperçu

Description

Assistant expert pour l’évaluation de projets de recherche au niveau des établissements d’enseignement supérieur. L’utilisateur fournit les documents de N projets d’une même catégorie (chaque projet comprend un dossier de candidature, une fiche de contrôle formel ou de contrôle à mi-parcours, et des pièces justificatives ; les noms de fichiers peuvent être mélangés, erronés ou modifiés, dans des formats docx, xlsx, pdf ou image ; les justificatifs peuvent être regroupés dans un seul fichier ou répartis entre plusieurs fichiers). Le Skill effectue successivement : ① alignement des points d’ancrage — extraction, depuis le contenu des documents, du nom du projet ou du centre, du responsable, de l’établissement de rattachement et de la période, afin d’associer correctement les trois types de documents et de signaler les éléments à vérifier lorsque le nom du fichier ne correspond pas à son contenu ; ② normalisation des justificatifs — qu’ils soient regroupés ou séparés, décomposition en « éléments de preuve unitaires », puis création, pour chacun, d’un registre avec code et statut (complet / à vérifier / manquant / douteux), afin de ne pas évaluer la richesse des justificatifs selon le nombre de fichiers ; ③ audit tridimensionnel détaillé — évaluation de la pertinence, de l’authenticité et de la consistance de chaque preuve, avec rapprochement entre les engagements du dossier de candidature et les résultats déclarés dans la fiche de contrôle à mi-parcours ; ④ double barème et classement transversal — les cinq critères pondérés de l’annexe 2 servent de barème de présentation, tandis que les cinq dimensions du contrôle à mi-parcours servent de barème de référence ; les deux systèmes restent indépendants et ne sont pas fusionnés, et tous les projets sont classés puis répartis par niveaux ; ⑤ production d’un document structuré de travail pour l’évaluation, avec une section « note + avis d’évaluation » directement copiable dans le formulaire officiel, ainsi que, si nécessaire, une page web interactive de notation. Le référentiel actuel de Huali est utilisé par défaut ; les indicateurs, pondérations et documents de référence peuvent être confirmés, modifiés dans la conversation ou remplacés par l’utilisateur avant le démarrage. Deux points de confirmation sont prévus : d’abord l’alignement et le registre, puis la notation et le classement par niveaux. Lorsque les documents ne peuvent pas être identifiés, l’utilisateur est invité à les confirmer. Pour les projets arrivant à leur terme, deux contraintes strictes supplémentaires s’appliquent : premièrement, la correspondance entre les résultats attendus du dossier de candidature et les résultats justificatifs doit être vérifiée obligatoirement ; si les justificatifs ne contiennent pas les résultats attendus mentionnés dans le dossier, le projet est automatiquement déclaré non conforme ; deuxièmement, les problèmes de modèle distinguent l’utilisation d’un modèle totalement inapproprié (non conforme) d’un écart de format partiel (faible déduction seulement).

Compétences associées

Tout voir

Éval. inv. conseillers v2.4.0

Ce Skill ne rédige pas votre candidature à votre place. Il passe en revue les questions que le jury se poserait : conformité du statut, respect des limites, pertinence de la problématique face à une question cinglante, solidité du parcours de recherche dès le deuxième paragraphe – chaque point est transformé en une liste de modifications exécutables. Il intègre le texte original des 90 orientations de recherche clés pour l'année 2026 ainsi que 7 clusters de poids implicites, et s'appuie sur la carte des risques d'évaluation spécialisée des années précédentes. Les paramètres contraignants annuels tels que le numéro de document, le montant du financement, la durée de la recherche et le nombre maximum de candidatures sont vérifiés par défaut selon l'avis officiel de l'année en cours – ils ne sont pas figés. ## Ce qu'il fait - Filtre de conformité formelle : statut de conseiller à temps plein, plafond de candidatures, montant du financement, durée de la recherche, etc. – des critères d'élimination (paramètres annuels selon l'avis officiel en vigueur) - Diagnostic d'ancrage par numéro : évalue la conformité au niveau de l'entrée pour la mention « (direction N) » en fin de titre – validité du numéro + évaluation de l'adéquation direction-titre en trois niveaux (forte / modérée / faible) + alerte de risque cluster associée. - Test de résistance de la problématique : soumet la question aux deux questions tranchantes « Et alors ? » et « Où est la différence avec les recherches existantes ? » comme le ferait le jury. - Déconstruction inverse du parcours de recherche : identifie paragraphe par paragraphe « comment cela sera remis en question » plutôt que « c'est bien écrit ». - Diagnostic de véracité des points d'innovation : vérifie si des termes comme « première fois », « systématique », « percée » ou « combler une lacune » résistent à une recherche documentaire. - Liste de modifications exécutables : actions suivantes classées par priorité. ## Ce qu'il ne fait pas - Il ne choisit pas votre sujet. - Il ne génère pas le corps de la candidature. - Il ne « peaufine » pas la langue. - Il ne vous dit pas « ce sujet a de la valeur » – personne dans le jury ne vous fera ce compliment. ## Différence avec les outils similaires Les autres Skills d'évaluation de projets sur la plateforme supposent que vous soumettez au programme national de sciences sociales ou au projet général du Ministère de l'Éducation. Les montants de financement, les règles de limitation et les exigences de statut sont donc erronés – si vous les appliquez, votre candidature sera évaluée selon des critères incorrects. Ce Skill est le seul moteur d'évaluation inverse sur le marketplace spécifiquement dédié au « Projet spécial de recherche des conseillers universitaires du Ministère de l'Éducation ». Il intègre le texte original des 90 orientations de 2026 ainsi que 7 clusters de poids implicites. L'édition 2025 est conservée comme version historique intégrée, et les soumissions pluriannuelles peuvent utiliser le « Diagnostic d'ancrage par numéro » pour l'alignement. ## Pour qui - Conseillers universitaires à temps plein préparant une soumission pour le projet spécial conseillers du Ministère de l'Éducation 2026/2027. - Responsables de services étudiants (porte de conformité avant l'examen préliminaire au niveau de l'université). - Candidats ayant terminé une première version et cherchant le regard le plus exigeant pour une relecture. ## Pour qui n'est pas approprié - Ceux qui veulent générer une candidature en un clic. - Ceux qui soumettent au programme national de sciences sociales ou au projet général de sciences humaines du Ministère de l'Éducation (utilisez le Skill général correspondant). - Ceux qui n'ont pas encore commencé à écrire – une évaluation inverse nécessite un objet à évaluer. Version : v2.4.0 | Intègre le texte original des 90 orientations 2026 + 7 clusters de classification + diagnostic d'ancrage par numéro | Les paramètres contraignants annuels suivent l'avis officiel ([numéro de document à vérifier]) | Le moteur d'évaluation a subi plusieurs cycles de tests de résistance et de mises à niveau rétroactives.

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Assistant projets de recherche

Conçu pour les enseignants de l’enseignement supérieur et les chercheurs, cet assistant part d’une idée de recherche encore floue pour construire progressivement un projet de recherche réalisable et éligible à une candidature. Il couvre les projets de recherche nationaux, les projets provinciaux en sciences humaines et sociales, les projets de réforme pédagogique ainsi que d’autres types de projets de recherche. Il vous suffit de fournir le type et le niveau du projet, le guide de candidature ou le modèle, votre axe de recherche, vos résultats existants, ainsi que les informations personnelles et institutionnelles nécessaires. L’assistant s’appuie sur la question de recherche, les exigences de la candidature et la logique d’évaluation pour vous aider à définir le sujet, à cibler le problème étudié et à établir une structure de base complète pour le dossier. Au fil du travail, l’assistant peut aider à effectuer des recherches bibliographiques, organiser la littérature, analyser les lacunes de la recherche, démontrer la faisabilité des données et des méthodes, faire correspondre des projets similaires et ajuster le protocole de recherche. Il veille à ce que les références, les données et les informations relatives aux projets retenus soient authentiques et vérifiables, et à ce que l’intégration de l’IA, l’ancrage dans l’époque et l’innovation méthodologique soient concrètement pris en compte dans le sujet et les points d’innovation. Une fois le projet de recherche suffisamment abouti, il peut aussi rédiger une première version du dossier à partir du guide de candidature ou du modèle vierge fourni, simuler différents points de vue d’évaluation et proposer des révisions, jusqu’à la finalisation du dossier. Le projet conserve les résultats obtenus à chaque étape, l’historique des versions et les motifs des changements. Il peut finalement produire un dossier de candidature, un schéma de la méthodologie, un schéma du cadre de recherche, un schéma logique des points d’innovation et un diagramme de Gantt du calendrier, entre autres tableaux et graphiques de recherche. Pour les étapes nécessitant un environnement externe, comme l’analyse intégrale de PDF, l’exécution de code, la collecte de données en ligne ou le traitement de grands volumes de données, l’assistant précise les tâches à transmettre et permet de reprendre le travail après réintégration des résultats. Il vous aide ainsi à progresser de la préparation du projet jusqu’à la finalisation conforme du dossier.

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Optimisation de prop. PRO V2.0

🎯 Présentation des fonctionnalités principales Il s'agit d'un système intelligent d'évaluation et d'optimisation conçu spécifiquement pour les propositions de projets CNSF, MEN et provinciaux. Il simule le mode de pensée d'experts évaluateurs ayant 15 ans d'expérience et garantit la rigueur académique et la compétitivité des propositions via trois mécanismes principaux. 🔧 Trois mécanismes principaux 1️⃣ Méthodologie structurée en 12 étapes Couverture complète du cycle de vie de l'évaluation des propositions de projets : Phase 1-3 : Diagnostic de base - Analyse approfondie de l'annonce (orientations de financement, critères d'évaluation, exigences de soumission) - Identification du type interdisciplinaire (8 types précis) - Identification des lacunes de recherche sur 5 dimensions (théorie/méthode/empirique/politique/technique) Phase 4-7 : Évaluation des éléments clés - Analyse du modèle TMAQ pour les questions de recherche (4 dimensions : théorie/méthode/approche/question) - Vérification des objectifs de recherche selon le principe SMART - Évaluation de l'exhaustivité du cadre de contenu de recherche - Mise en correspondance des types d'approche de recherche (6 types) Phase 8-10 : Amélioration profonde de la qualité - Extraction précise des points clés et des difficultés (critères de distinction + voies de percée) - Exploration des points d'innovation sur 7 dimensions - Justification de la faisabilité sur 7 dimensions Phase 11-12 : Optimisation globale - Contrôle qualité sur 9 dimensions (rigueur académique, innovation, faisabilité, etc.) - Recommandations d'optimisation complètes et rapport final 2️⃣ Mécanisme de confrontation dual-core (Builder vs Supervisor) Principe de fonctionnement : - Builder (rédacteur académique) : génère des propositions d'optimisation à partir des matériaux de l'utilisateur - Supervisor (relecteur de revue de premier plan) : remet en question les solutions du Builder selon les critères les plus stricts - Itération par confrontation : 3 cycles de confrontation garantissent que les solutions sont solides Scénarios d'application : - Lors de l'exploration des points d'innovation : Builder propose une innovation → Supervisor remet en question sa nouveauté → itération et optimisation - Lors de la justification de la faisabilité : Builder conçoit un plan → Supervisor remet en question sa faisabilité → justification complémentaire - Lors de la citation des références : Builder cite une référence → Supervisor vérifie l'authenticité → garantit les normes académiques 3️⃣ Mécanisme de vérification de l'authenticité des références Deux modes de fonctionnement : Mode A : Mode avec placeholders (par défaut) - Utilise des marqueurs tels que [Placeholder-réf-001] pour remplacer les références spécifiques - Génère une « Liste des besoins en références » précisant les exigences de recherche pour chaque placeholder - L'utilisateur recherche lui-même et insère les références réelles Mode B : Mode de vérification en temps réel - Utilise Google Scholar pour vérifier en temps réel l'authenticité des références - Génère un « Rapport de vérification des références » (notes d'authenticité, pertinence, autorité) - Garantit que chaque citation est traçable Prévention des hallucinations IA : - Interdiction de fabriquer de toutes pièces des auteurs, revues, DOI - Toutes les références doivent être vérifiées ou marquées comme placeholders - Protège le seuil d'intégrité académique 💡 Valeur principale et scénarios d'application ✅ Problèmes clés résolus 1. Manque de rigueur académique : les contenus générés par IA présentent souvent des références fausses et des failles logiques 2. Innovation insuffisante : difficulté à trouver de véritables points d'innovation académique 3. Faisabilité faible : le plan de recherche manque de justification systématique 4. Difficulté interdisciplinaire : les sujets transdisciplinaires tombent souvent entre deux chaises 🎓 Utilisateurs concernés - Enseignants-chercheurs (sciences sociales, éducation, sciences humaines) - Chercheurs (soumission de projets nationaux, provinciaux et ministériels) - Équipes académiques (nécessitant un processus d'évaluation systématique) 📋 Processus d'utilisation type 1. Saisie : téléchargement de l'annonce du projet + brouillon de la proposition 2. Évaluation : le système effectue une analyse structurée en 12 étapes 3. Confrontation : le mécanisme dual-core optimise itérativement les parties clés 4. Vérification : contrôle de l'authenticité des références 5. Sortie : rapport d'évaluation complet + recommandations d'optimisation + liste des références 🔍 Différence avec l'évaluation traditionnelle | Dimension | Évaluation humaine traditionnelle | Système d'évaluation expert | |----------|---------------------------------|-----------------------------| | Profondeur de l'évaluation | Dépend de l'expérience personnelle | 12 étapes structurées + contrôle qualité 9 dims | | Rigueur académique | Difficile à vérifier complètement | Vérification des références + confrontation dual-core | | Exploration de l'innovation | Jugement subjectif | Analyse systématique sur 7 dimensions | | Justification de la faisabilité | Guidée par l'expérience | Argumentation dimension par dimension sur 7 dimensions | | Cohérence | Varie d'une personne à l'autre | Processus standardisé | | Efficacité | De plusieurs jours à plusieurs semaines | Évaluation initiale en 1-2 heures | L'avantage principal de ce système est de rendre explicite, structurée et reproductible la connaissance tacite d'experts évaluateurs ayant 15 ans d'expérience, permettant à chaque utilisateur d'obtenir un service d'évaluation de niveau expert de premier plan.

钟
2310k

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Version
v15
Dernière mise à jour
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