Notice bibliographique
Résumé
I was not surprised by Dr. Forrester's receiving the National Carl Norden–Pfizer Distinguished Teacher Award. At that time she had already been honored with an astonishing 17 college teaching awards, together with Virginia Tech's prestigious William E. Wine Award for Excellence in Teaching and induction into the university's exclusive Academy of Teaching Excellence. This is the kind of accomplishment to which many of us aspire but which precious few will achieve. The essence of Dr. Forrester's success is the notion that the student always comes first. She puts herself in the student's place, never forgetting what it is like to be subjected to the overwhelming burden of the traditional culture of detailed, didactic “coverage.” Dr. Forrester is a staunch advocate of an active/interactive, case-based clinical experience in which major concepts are more important than minutiae and technology is a catalyst for the learning process. Continual quality improvement is her motto. Dr. Forrester is an inspiring model of all that is good in veterinary medical education today. And the opportunity to write a prefatory note such as this is one of the joys of being an academic administrator. –Peter Eyre, Former Dean (1985–2003), Virginia–Maryland Regional College of Veterinary Medicine
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».