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Enregistrement W2048896150 · doi:10.1177/097340820900400117

RCE Saskatchewan

2010· article· en· W2048896150 sur OpenAlexaffabout
Tanya E. S. Dahms, Dena W. McMartin, Roger A. Petry

Notice bibliographique

RevueJournal of Education for Sustainable Development · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueRural development and sustainability
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governanceEconomic growthPopulationRural areaTourismScale (ratio)Political scienceGeographyBusinessSociologyEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Saskatchewan, Canada, is a province with strong traditions of volunteerism and innovation. In 2001, 36 per cent of its 1 million population was rural, though this was significantly lower than in 1951 when it was 70 per cent (Statistics Canada 2005). Saskatchewan is experiencing higher population growth in urban than in rural regions. Many rural communities are developing methods to attract migrants and retain their current population by taking advantage of the current resource booms and tourism. Rural programs aimed at education for sustainable development (ESD) are typically more integrated and smaller in scale than those in urban centres. The smaller-scale ESD in rural communities provides a greater capability to innovate more rapidly, while urban centres have entrenched political and market interests, regulatory boundaries and economic barriers to change. Using an inclusive and transparent structure, the Regional Centre of Expertise (RCE) for ESD in Saskatchewan focuses heavily on cooperation between rural and urban communities. Integrative strategies, with objectives spanning both rural and urban areas, are advanced using a nontraditional, nonhierarchical governance model. A flexible structure gives participants the freedom to explore research topics and activities of interest originally within six ESD theme areas collectively identified. The governance model recognises that some centralised decision-making is important, but that these mechanisms must be responsive to members in a flexible way.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,944

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0050,001
Communication savante0,0040,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2820,049

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,230 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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