Strengthening Statistics Graduate Programs with Statistical Collaboration - The Case of Hawassa University, Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the experiences gained from the established statistical collaboration canter at Hawassa University in May 2015 as part of LISA 2020 network. The center has got similar setup as LISA of Virginia Tech. Statisticians are trained on how to become more effective scientific collaborators with researchers. The service has been delivered from May 2015 to June 2016. The University has a well established and strong academic graduate programs of statistics. The master programs are: Applied Statistics, and Mathematical and Statistical Modelling launched in 2008 and 2010, respectively. They are research based studies. The programs have produced about one hundred ninety graduates to-date, with current enrollment of over fifty students. The doctoral program started in 2013 with enrollment of ten students. The graduate students are the main role players as statistical collaborators at the center. The collaborators and clients have revealed positive feedback about the services. It is observed that the collaboration scheme seem works well and to have an impact on research quality of the non-statistician researchers. The role of statisticians is found to be important in the scientific researches of the University so as to meet the societal needs. The collaboration practice has a potential to enhance the statistics education and research at the department itself. The center needs to be strengthened and expanded for greater services and sharing experiences with other similar higher institutions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».