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Enregistrement W2344485244 · doi:10.32316/hse/rhe.v28i1.4442

Technical School in Toronto: Growing up in the Trades during the Second World War

2016· article· en· W2344485244 sur OpenAlexaffvenueabout
John Allison

Notice bibliographique

RevueHistorical Studies in Education / Revue d histoire de l éducation · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorld War IIHumanitiesPolitical scienceFirst world warSociologyLibrary scienceArtLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTThis article examines technical education in Toronto, Canada during the Second World War. Research on this topic reveals that there were enhanced links and patterns of interactions between the Toronto schools and the Canadian Armed Forces during the war. In particular, it was found that the war effort had a profound effect on technical education in Toronto because it strengthened links between the military and technical secondary schools, changed the curriculum and the school calendar, and helped attract technical students towards work in the armed forces and industry. The author examined these questions using primary sources from Toronto school archives and other City of Toronto archives.RÉSUMÉCet article s’intéresse à l’enseignement technique à Toronto (Canada) pendant la Deuxième Guerre mondiale. Cette recherche révèle qu’il y a eu des relations étroites et des modèles d’interactions entre les écoles torontoises et les Forces armées canadiennes durant la guerre. Entre autres, on a découvert que l’effort de guerre a eu des répercussions profondes sur l’enseignement spécialisé à Toronto. Il y a eu des rapprochements entre les militaires et les écoles techniques secondaires, on a modifié les programmes d’études et le calendrier scolaires et on a stimulé l’intérêt des élèves pour le travail dans l’armée et l’industrie. Cette recherche s’appuie sur des sources primaires provenant des archives des écoles torontoises et de la ville de Toronto.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,510

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0150,004
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,273 · 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

Citations1
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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