WP series of the Math Stagnation Nation series, for New Zealand (over the past 15 -20 years and how to overcome this with MMU series)
Notice bibliographique
Résumé
In this short paper, the author concisely demonstrate the math stagnations of the national average of New Zealand over the past 12 years (for PISA math) and 20 years (for TIMSS math) and provide the evidence -based solution that can overcome the math stagna tions completely within 1 administration using MMU 1 (to raise the worst half math average to the best half math average) or MMU 0.5 (with the half of the capacity of MMU 1) . The highlights of the demonstrations are: 1) New Zealand – along with virtually all other English -speaking developed countries – have been in deep math EDU growth stagnations (and even declines) over the past 15 to 20+ years. 2) Almost uniform math stagnations and declines of all 8 jurisdictions in PISA math 3) A set of solution proposal called MMU 0.5 or 1 (roughly boosting the jurisdiction or national math average by 0.6 - 0.7 Standard Deviation or
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».