Researching Literacy and Numeracy Costs and Benefits: What is possible
Notice bibliographique
Résumé
Assessing the social and economic benefits of investing in adult literacy and numeracy and the costs of poor adult literacy and numeracy, is largely uncharted territory in Australia. Some interest was evident in the late 1980s leading up to International Literacy Year, 1990 (for example, Miltenyi 1989, Singh 1989, Hartley 1989); however, there has been little work done in the area since then, with the exception of recent studies concerned with financial literacy costs and benefits (Commonwealth Bank Foundation 2005). Assessing the benefits (returns) of workplace training in general has received some attention (for example Moy and McDonald 2000), although the role of literacy and numeracy is often implied rather than explored in any detail. In contrast, there is a considerable body of relevant research emanating from the United States, Canada, the United Kingdom and some European countries. The release of data from the International Adult Literacy Survey (IALS) in the 1990s contributed to some of this research, as did policy developments for example, in the United Kingdom. The much greater use of IALS data in some other countries compared with Australia, seems to be related to a combination of factors in the overall policy and research environment for adult literacy and numeracy in each country.
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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 | 0,032 | 0,121 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,013 |
| Communication savante | 0,011 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».