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 été assujetti à une analyse de contenu (235 items) qui s’est concentrée sur le type de l’item, le sujet, la méthode de recherche et l’information bibliographique des premiers auteurs. Un système de codification a été créé pour ces catégories. La répartition a été équilibrée entre les auteurs hommes et femmes, les points de vue nationaux et internationaux et une vaste étendue de sujets. Dans le sous-ensemble des items codifiés comme étant des études empiriques, la plus haute fréquence était pour (a) sujet de l’item : les bases de l’éducation à distance et technologie/média; (b) langue de présentation : anglais;© affiliation institutionnelle de l’auteur : enseignement supérieur; (d) type de données recueillies et analysées : 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Bibliométrie
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0180,022
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineÉvaluation
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