Towards a Better Understanding of the Different Computing Disciplines
Notice bibliographique
Résumé
The field of computing has undergone significant differentiation over the past twenty years, resulting in several distinct computing sub-disciplines. After extensive consultation with experts and industry stakeholders, the ACM [1] defined five distinct sub-disciplines within the computing field: computer science (CS), information systems (IS), computer engineering (CE), software engineering (SE), and Information technology (IT). While these areas are unique, they are not completely discrete, and there seems to be ambiguity around which tasks fit into which sub-discipline. The ACM has made significant efforts to define these in terms of expected program content and by the outcomes and skills required to prepare students for the dynamic labor market. Nonetheless, research [4,5,6,9] shows that there is a need for an even clearer understanding of these sub-disciplines by the academic community, by guidance and career counsellors, and by, of course, prospective students.
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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 | 0,021 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,025 |
| Communication savante | 0,033 | 0,067 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,029 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
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 ».