Notice bibliographique
Résumé
Rory McGreal is Associate Vice President, Research at Athabasca University. Previously, he was the executive director of TeleEducation New Brunswick, a province-wide bilingual (French/English) distributed distance learning network. Before that, he was responsible for the expansion of Contact North (a distance education network in Northern Ontario) into the high schools of the region. His Ph.D. degree (1999) in Computer Technology in Education at Nova Southeastern University's School for Computer and Information Science was taken at a distance using the Internet. He was the founder of the world's first e-learning website for TeleEducation NB and one of the world's first metadata learning object repositories, the TeleCampus. He has been the leader in the development of the CanCore metadata implementation profile for implementing the IEEE LOM international standard for learning objects. In the past, he has worked in Canada as a teacher and teacher representative, and abroad in the Seychelles, the Middle East and Europe in various capacities as a teacher, union president, ESL technological training co-ordinator, instructional designer, language and computer laboratory co-ordinator, and educational advisor. He has served on the Board of the TeleLearning Research Network of Centres of Excellence, the Commonwealth of Learning's Knowledge Management Group and the Education Steering Committee for CANARIE, Canada's broadband research network. In 2002, Prof. McGreal was honoured as recipient of the Wedemeyer Award for Distance Education Practitioner. He has published numerous articles and book chapters on e-learning. In 2004 he edited the book Online Education Using Learning Objects.
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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 | 0,010 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,023 | 0,052 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,068 | 0,040 |
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 ».