E-science, E-research and E-learning: New Perspectives for Graduate Studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: The quality of education for doctoral students is closely linked to the quality of the research they undertake. Benefiting from technological advances, new distributed and collaborative research practices can be witnessed. The concept of e-science has emerged and evolved to the concept of e-research. These concepts bring about a new research philosophy and the notion of collaboratory. Our research project aims to develop a renewed doctoral training approach and to facilitate researchers ' adoption of new research practices which will then be reinvested in the training of future researchers. Three general objectives have been defined: the rethinking of instructional model and objectives of doctoral training, the development of new technologyenhanced research practices and their reinvestment in graduate studies, and the development of approaches and methodological tools to support the preceding objectives. This paper presents the results of the first of a three year project. Context Most current research agrees on the pedagogical factors responsible for student loss and the excessively long duration of doctoral studies. Studies which investigate students ’ opinions indicate that the academic experience has a significant influence on their decision to abandon their studies (Gemme & Gingras 2006; Golde & Dore 2001).
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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 | 0,021 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,047 |
| Communication savante | 0,021 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,001 |
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 ».