Notice bibliographique
Résumé
In this chapter we describe some characteristic features of the TIMSS science results as seen from a Nordic perspective, and in particular; Norway. Four out of the five Nordic countries participated in TIMSS: Iceland and the three Scandinavian countries, Denmark, Norway, and Sweden. (Finland did not take part, but participated as the only Nordic country in the repeat of TIMSS in 1999.) These four Nordic countries have much in common historically, culturally and politically. In the Scandinavian countries almost the same language is spoken, whereas Icelandic is different, but quite similar to the old common Nordic language. During the last six or seven hundred years Sweden and Denmark have rivaled each other for hegemony in the area, while Norway, Iceland, and Finland have been the smaller brothers in union with one or the other for most of the time. Today all Nordic countries are independent democracies with a strong social democratic tradition. They are relatively homogeneous societies with highly developed welfare systems. There are also strong and friendly cultural links among the Nordic countries, even if the European Union has split these countries into members (Denmark, Finland, and Sweden) and non-members (Iceland and Norway). Sweden has the largest population, eight million, whereas Denmark, Finland, and Norway all have between four and five million. Iceland has a small population, about 200,000. It should also be mentioned that the climate is similar in all of these countries. Denmark stands out from the other Nordic countries in two respects: firstly, due to its position closer to the other North European countries it appears more “continental” both in climate and culture; and secondly, its relatively high population density makes Denmark somewhat different from the typical Nordic countries which have wilderness within easy reach of even the largest cities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».