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Enregistrement W2132100139 · doi:10.5430/jnep.v5n2p131

Creating a virtual nursing honor society: Key technology design considerations

2015· article· en· W2132100139 sur OpenAlexvenueno aff
Emily Hopkins, Debra M. Wolf, Julie Slade, Kathleen C. Spadaro, Diane F. Hunker, Michelle Doas

Notice bibliographique

RevueJournal of Nursing Education and Practice · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLibrary Science and Information Literacy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAmerican Association of Colleges of Nursing
Mots-clésHonorExcellenceInstitutionSociologyNurse educationMedical educationEngineering ethicsPolitical scienceMedicineComputer scienceEngineeringSocial scienceLawInternet privacy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current academic environment is growing exponentially due to online learning. As such, it is important to include outstanding online learners in honor societies for recognition of their academic excellence. Recognizing this need coupled with having no honor society, nursing faculty from a small private university in Southwestern Pennsylvania created a virtual Nursing Honor Society to distinguish their online nursing students’ scholarly achievements. Discipline specific honor societies offer an opportunity for students and alumni to maintain a connection to the academic institution, fellow classmates, and alumni for professional networking and continuing education that has not been readily available to programs that provide education to online students. As such, technological strategies for planning and website development are offered to assist other institutions in creating virtual honor societies acknowledging their online learners scholarly achievements.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,702
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,015
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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