Competence Set Expansion Decision-making Analysis Based on Important Degree Coefficient
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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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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; 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 ».