MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1893341944

A Content Analysis of the Journal of Distance Education 1986-2001

2002· article· en· W1893341944 sur OpenAlexaffvenue
Liam Rourke, Michael Szabó

Notice bibliographique

RevueInternational journal of e-learning & distance education · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesViewpointsSociologyLibrary scienceArtComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Journal of Distance Education (JDE) (1986-2000) was subjected to a content analysis (235 items) that focused on item type, topic, research method, and biographical information about first authors. A coding scheme was created for these categories. The distribution was balanced between male and female authors, national and international viewpoints, and a broad range of topics. In the subset of items coded as empirical studies, the highest frequencies of (a) item topic were foundations of distance education and technology/medium; (b) language of presentation: English; c) institutional affiliation of author: higher education; (d) type of data collected and analyzed: qualitative. The Journal of Distance Education (JDE) (1986-2000) a ete assujetti a une analyse de contenu (235 items) qui s’est concentree sur le type de l’item, le sujet, la methode de recherche et l’information bibliographique des premiers auteurs. Un systeme de codification a ete cree pour ces categories. La repartition a ete equilibree entre les auteurs hommes et femmes, les points de vue nationaux et internationaux et une vaste etendue de sujets. Dans le sous-ensemble des items codifies comme etant des etudes empiriques, la plus haute frequence etait pour (a) sujet de l’item : les bases de l’education a distance et technologie/media; (b) langue de presentation : anglais;© affiliation institutionnelle de l’auteur : enseignement superieur; (d) type de donnees recueillies et analysees : qualitatif.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil0,585

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,311 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations56
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational journal of e-learning & distance educationMême sujetOnline and Blended LearningTravaux en français237 207