Transportation Education Provides a Foundation and a Legacy for Advancing Asset Management
Notice bibliographique
Résumé
The Transportation Association of Canada Centennial Celebration in 2014 includes a Monograph on the Evolution and Legacy of Transportation Education in Canada. Based on the Monograph the underlying theme of this paper is that transportation education and training is a vital element to creating a base of knowledge and human resource assets. Transportation education at the University level began even before the advent of the 20th Century, involving primarily railway and surveying. Over the ensuing decades influence of the modes was a factor in highway engineering becoming the core undergraduate course by 1945 after World War II. However, on-the-job training has also, continued to be a vital element. An era by era progression of education and training, from the formation of the Canadian Good Roads Association in 1914 to the mid 2010’s is described in the paper. Also described are the impacts of the TAC Guides and Manuals, the Scholarship Program and the TAC Foundation, as well as the continuing role of the Education and Human Resources Development Council. A special feature is a tribute to the “Titans” of transportation education and research. Future prospects for transportation education and training are explored in the paper, including building on the legacy, the need for innovations, influence of the modes and future delivery methods.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,013 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,007 |
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 ».