Notice bibliographique
Résumé
Introduction by Bonnie Kennedy , Executive Director Canadian Association for Prior Learning Assessment (CAPLA) The Canadian Association for Prior Learning Assessment (CAPLA) has been particularly busy this year! They have expanded their http://capla.ca/ website to include a special online resource called Experience Matters . The information is intended to acquaint immigrants, pre- and post-arrival, with a range of learning assessment and recognition processes they may encounter. The three areas include formal credential assessment, language assessment and the assessment of knowledge, skills and abilities (PLAR/RPL). CAPLA also launched a new publication titled Quality Assurance for the Recognition of Prior Learning (RPL) in Canada – THE MANUAL. Among other things, it contains new RPL guiding principles and self-audit checklists that enable users to evaluate their RPL practice. Work on the project began in 2013 and involved multi-stakeholder engagement, along with collaboration among many national organizations and all of Canada’s provinces and territories. It was funded by the Government of Canada and was rolled out at CAPLA’s yearly conference in Toronto on October 21-23, 2015. Copies can be purchased online at http://capla.ca/rpl-qa-manual/ . Note Thank you to Bonnie Kennedy and CAPLA for allowing us to share these resources with our PLAIO readers.
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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 | 0,021 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».