The Cserénfa experiment.
Notice bibliographique
Résumé
The Cserénfa experiment. On the attempt to install computers and Internet in a tiny village in Hungary Authors: György Lengyel, professor of sociology, Corvinus University of Budapest, Department of Sociology and Social Policy, gyorgy.lengyel@uni-corvinus.hu Eliza Eranusz, Ph.D. student, Corvinus University of Budapest Department of Sociology and Social Policy Dániel Füleki, junior research fellow, Corvinus University of Budapest Department of eBusiness László Lőrincz, Ph.D. student, Corvinus University of Budapest Department of Sociology and Social Policy Viktória Siklós, Ph.D. student, Corvinus University of Budapest Department of Sociology and Social Policy Abstract The research aimed at studying social impacts of network-based and organized IT-learning in a local community. At the beginning of the project courses were organized, then computers and Internet accesses were made available for families, and we asked them to provide help for others on a voluntary basis. The turnout of the village Telehouse (the public eAccess point) was monitored at the same time. Focus groups, interviews, computer generated documents and diaries of the participants were the major sources of the research. As for the primary impacts, by the end of the experiment IT knowledge and related aspirations increased although side effects, like envy and frustration also did occur. The Internet activity of the participants was predominated by recreation and not by information gathering or resource extension. As far as wider social aspects are concerned, at the beginning of the project villagers thought that people were reserved, mistrustful and unprepared to help, and this mood did not change much to the end. While children learn basic IT skills in the elementary school adults are worse off in this respect. Therefore organizing courses for them was popular and proved to be useful. Another policy result is that outplacing to networks and the Telehouse satisfy more or less the same potential demand thus it is not advisable to apply both of them in a small settlement. Word count: app. 7500
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,094 | 0,013 |
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 ».