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Enregistrement W2112108554 · doi:10.5539/res.v7n1p68

The Peculiarities of Perspective Students Selection Mechanism by the Future Employers-Enterprise

2014· article· en· W2112108554 sur OpenAlexvenueno aff
Albina R. Shaidullina, Elena E. Merzon, Venera G. Zakirova, Ekaterina V. Mokeyeva, Б А Карев, Elena A. Burdukovskaya, Natalya M. Polevaya

Notice bibliographique

RevueReview of European Studies · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Innovations and Challenges
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Mechanism (biology)Selection (genetic algorithm)Resource (disambiguation)Process (computing)InstitutionPublic relationsBusinessProfessional developmentKnowledge managementSociologyPedagogyPolitical scienceComputer scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The search of qualified staff is an up-to-date problem for all enterprises. In this regard the aim of the research is the development of perspective students selection mechanism by the future employers. One of the sub-stages of the algorithm is the formation of the resource and reserve groups of students by the enterprise representatives and by tutors of the faculty of professional educational institutions. The formation of the resource and reserve groups of students with flexible system of transition from one group into another according to the results of their progress, according to participation extracurricular life of the institute, participation at the international, All-Russian scientific and practical conferences, allow to intensify the process of their self-preparation by means of creation of the natural competitive environment in educational institution of professional education. It also helps to do the selection by employers and to distribute perspective students taking into account their potential opportunities and professional interests.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,311 · 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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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