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Enregistrement W2517882609

ECEL 2015 - Proceedings of the 14th European Conference on e-Learning

2015· book· en· W2517882609 sur OpenAlexaboutno aff
Amanda Jefferies, Marija Čubrić

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Learning in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLibrary scienceSubject (documents)Work (physics)Political scienceCzechMedia studiesSociologyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

These Proceedings represent the work of contributors to the 14th European Conference on e-Learning, ECEL 2015, hosted this year by the University of Hertfordshire, Hatfield, UK on 29-30 October 2015. The Conference and Programme Co-Chairs are Pro-fessor Amanda Jefferies and Dr Marija Cubric, both from the University of Hertfordshire. The conference will be opened with a keynote address by Professor Patrick McAndrew, Director, Institute of Educational Tech-nology, Open University, UK with a talk on Innovating for learning: designing for the future of education. On the second day the keynote will be delivered by Professor John Traxler, University of Wolverhampton, UK on the subject of Mobile Learning - No Longer Just e-Learning with Mobiles. ECEL provides a valuable platform for individuals to present their research findings, display their work in progress and discuss conceptual advances in many different branches of e-Learning. At the same time, it provides an important opportunity for members of the EL community to come together with peers, share knowledge and exchange ideas. With an initial submission of 169 abstracts, after the double blind, peer review process there are 86 academic papers,16 Phd Papers, 5 Work in Progress papers and 1 non academic papers in these Conference Proceedings. These papers reflect the truly global nature of research in the area with contributions from Algeria, Australia, Austria, Belgium, Botswana, Canada, Chile, Cov-entry, Czech Republic, Denmark, Egypt, England, Estonia, France, Germany, Ireland, Japan, Kazakhstan, New Zealand, Nigeria, Norway, Oman,Portugal, Republic of Kazakhstan, Romania, Saudi Arabia, Scotland, Singapore, South Africa, Sweden, the Czech Republic, Turkey, Uganda, UK, United Arab Emirates, UK and USA, Zimbabwe. A selection of papers - those agreed by a panel of reviewers and the editor will be published in a special conference edition of the EJEL (Electronic Journal of e-Learning www.ejel.org ).

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,252
Score d'incertitude au seuil0,698

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,227 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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