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Enregistrement W1494222214

The strategy of developing Mandarin ministry in Cantonese churches in Toronto= Duolunduo yue yu jiao hui tui dong guo yu shi gong de ce lèue : Zheng dao jin xin hui lian tang tui dong guo yu shi gong shou ce

2003· article· en· W1494222214 sur OpenAlexaboutno aff
Joseph Chi-Eking WONG

Notice bibliographique

RevueePlace - Preserving, Learning, and Creative Exchange (Asbury Theological Seminary) · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueChristian Theology and Mission
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMandarin ChineseChristian ministryPhilosophyArtHumanitiesTheologyLinguistics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The wave of Chinese immigrants to Canada is increasing day by day. Toronto is one of the big cities in Canada and has experienced the impact of this trend. The Toronto Chinese Churches which were serving the Cantonese-speaking community are beginning to search for ways to expand their Mandarin ministry. As yet however, not many Chinese Churches have developed a Mandarin ministry. The reasons for this are two fold. First of all, not many churches have caught onto this vision or the urgency of the situation. Secondly, those who have seen the need are uncertain as to how to begin this ministry. The purpose of this thesis is first to analyze the immigration influx from Mainland China in order to sound the urgent wake up call to the Cantonese-speaking Chinese Churches in Toronto. Secondly, this paper will formulate strategies to help those churches that are willing to respond to this vision to set up their Mandarin ministry. The writer will use the bible as the foundation and actual interview with experienced churches in finding mistakes and pitfalls to avoid. This is in the hopes that churches can develop Mandarin ministries according to God's will in the future so as to spread the gospel to our kindred from Mainland China, expanding God's kingdom.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0940,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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