Notice bibliographique
Résumé
This special issue is dedicated to recent opportunities, trends, and expectations that the emergent number of institutions and governments, exploiting the open learning concept, face in designing and providing open education that is striving to shape the new environment for formal and informal education. The open learning concept embraces not only various definitions but also diverse directions conveying many opportunities for educational arrangements. Facing the need for a sustainable economy, and higher employability, governments progressively experience the pressure toward ensuring a qualified and retaining competitive workforce. There is a high demand for education settings where learners are not able to formally attend courses but experience the need to enhance their knowledge and skills. The open learning concept reflects not only educational but also business and societal issues, as well as visions and expectations. We address with this special issue innovative solutions and emerging trends in the area of open learning that comprise complex multidisciplinary fields of knowledge drawing a line between the needs of various learners in terms of accrediting current and desired level of skills and knowledge as well as of numerous institutions striving to provide education on a broad and competitive basis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,016 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,027 | 0,032 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,006 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».