Notice bibliographique
Résumé
WIRING SCHOLARLY NETWORKS Rapid developments in computer-mediated communication are associated with a paradigm shift in the ways in which institutions and people are connected. This is a shift from being bound up in small groups to surfing life through diffuse, variegated social networks. Although the transformation began in the pre–Internet 1960s, the proliferation of the Internet both reflects and facilitates the shift. Much social organization no longer fits a group-centric model of society. Work, community, and domesticity have moved from hierarchically arranged, densely knit, bounded groups to social networks. In networked societies, boundaries are more permeable, interactions are with diverse others, linkages switch between multiple networks, and hierarchies are flatter and more recursive. People maneuver through multiple communities, no longer bounded by locality. They form complex networks of alliances and exchanges, often in transient virtual or networked organizations (Bar & Simard, 2001). Workers – especially professionals, technical workers, and managers – report to multiple peers and superiors. Work relations spill over their nominal work group's boundaries and may even connect them to outside organizations. In virtual and networked organizations, management by network has people reporting to shifting sets of supervisors, peers, and even nominal subordinates (Wellman, 2001). How people learn is becoming part of this paradigm shift. There has been some movement away from traditional classroom-based, location-specific instruction to online, virtual classrooms. There has also been some movement away from teacher-centered models of learning to student-centered models and flatter hierarchical relations. Physically dispersed learning is part of this shift.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,016 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».