Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To create and produce video recordings, with or without sound, of a computer screen that can be shared online.Updates: Jing provides updates as needed.Screenr is web based, so updates are not required.Compatibility: Jing (downloadable): Windows XP, Vista, Windows 7, or Windows 8, and Microsoft.NET Framework 4.0 Full, Mac OS X 10.6.8 or later, and QuickTime 7.5.5 or later (as stated on website).Screenr (web based): Mac (OSX 10.4 and up) or Windows (XP, Vista or Windows 7).Supported by common browsers including IE 6, 7, and 8; Firefox 3 '; Safari 3 '; and Google Chrome.Requires Java 1.5 runtime or later for recording and the Flash Player 9 (release 115 or later) or Flash Player 10 for playing screencasts (as stated on website).Cost: Free.Both Jing and Screenr have upgraded account options, with added features such as increased storage space (with Screencast.com Pro, Jing's hosting plat- form) or privacy control features (Screenr Business), for a monthly fee. Pros: Free. Jing has a screen capture function that allows screen captures to be annotated. Privacy control features can be enabled with screencasts uploaded and shared through Screencast.com. Screenr can be accessed from any computer, as it is web based. Cons: Both Jing and Screenr limit recording time to five minutes per screencast. Neither software program will allow editing or adding special effects, such as callouts, zooms, and highlighting. There are no quizzing options. Jing's hosting platform (Screencast.com)has a limited storage space of 2 GB and monthly bandwidth of 2 GB.Screenr does not have a privacy control feature to allow screencasts to be hidden or password protected.
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 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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,244 | 0,069 |
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 ».