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Enregistrement W2323721937 · doi:10.1177/154193120805202205

“The Real World” HF/E: Understanding the Realities of Your First Professional Job

2008· article· en· W2323721937 sur OpenAlexaff
Ronald G. Shapiro, Anthony D. Andre, Anshu Agarwal, Sharnnia Artis, Raegan M. Hoeft

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueErgonomics and Human Factors
Établissements canadiensLockheed Martin (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGraduation (instrument)Panel discussionCareer developmentCareer pathPsychologyPublic relationsWork (physics)SociologyPedagogyManagementPolitical scienceEngineeringAdvertising

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Welcome to the Fifteenth Annual Human Factors and Ergonomics Society Student Career Panel. While our typical career panel emphasizes what one should do before graduation to prepare for a career, it is equally important to know what to do once one starts to work on the job. Thus, this year's paper will begin with a section by Anthony Andre, emphasizing the final preparations for a new professional career as well as the job search itself. The remaining papers will discuss what to do after beginning one's career. Anshu Agarwal will discuss the first 90 days on the job, Sharnnia Artis will discuss the remainder of the first year, and Raegan Hoeft will discuss the second year. Ron Shapiro will close by focusing on the subsequent term of a given job. This paper will present tried and tested techniques as well as new ideas towards preparing for, finding, and experiencing the ideal career path and position. At the annual meeting panel discussion, panelists will provide a brief introduction and then entertain questions from the audience regarding career preparation while still in school as well as success factors on the job.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,176
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,198 · 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'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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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