Competence Set Expansion Decision-making Analysis Based on Important Degree Coefficient
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The talented person competence is cultivated and expanded to the actual requisite competence set that has many competence subsets，then carrying on the arrangement of these many competences subset according to its important degree coefficient for providing powerful basis to get the optimal expansion process of expanding from the obtained competence set Sk(E) to the actual requisite competence set Tr(E)．This article uses the fuzzy thought to get various competences subset important degree coefficient in the actual requisite competence set Tr(E)． Key words: Expansion of competence set, Important degree coefficient, Decision analysis Resume: La competence douee de personne est cultivee et etendue a l’ensemble requis reel de competence qui comprend beaucoup de sous-ensembles. On procede ensuite a la gestion de ces sous-ensembles de competence selon leur coefficient de degre important pour fournir la base puissante, dans le but d’obtenir le processus d’expansion optimal de l’ensemble obtenu de competence Sk(E) a l’ensemble requis reel de competence Tr(E). Le present article utilise des pensees brouillees pour obtenir le coefficient de degre important de l’ensemble de competences variees dans l’ensemble requis reel de competence Tr(E). Mots-Cles: expansion de l’ensemble de competence, coefficient de degre important, analyse de decision
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découle