Modeling Memorization and Forgetfulness Using Dierential Equations
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
Research Context: The aim of the study was to use dier- ential equations to model memorization of students based on a given data taking into account forgetfulness. Research Methods: The purpose of this paper was to decipher the rate at which students memorized the stu that required memorization in the area of axioms and proofs of theorems as well as considering the fact that they will forget some of them along the way. The usage of dierential equation was employed to model the trend. The paper contributes to the literature by documenting that students can memorize large number of stu even beyond their perceived imaginations. Conclusion: This study employed the usage of dierential equations to mod- el the rate at which students could memorize a given number of axioms and proofs, considering the fact that they will forget some of them along the way. Persons who are able to absorb and retain more are able to recollect better than those who can absorb more and retain less. On the other hand, those who can absorb less and retain more have an upper hand in recollection over those who can absorb more and retain less. Consequently it is better to have a higher retention constant than a higher absorption rate. Factors like
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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