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Enregistrement W2763414606 · doi:10.5206/cie-eci.v46i2.9316

50 Years of the CIESC - Looking Back and Envisioning Forward: Reflections from Past-Presidents

2017· article· en· W2763414606 sur OpenAlexaffvenue
Cecille DePass, Nombuso Dlamini, Peter W. Fan, Marianne A. Larsen, Suzanne Majhanovich, Vandra Masemann, Deo H. Poonwassie, Allan Pitman, Sonia Aujla-Bhullar, Grazia Scoppio

Notice bibliographique

RevueComparative and International Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensUniversity of ManitobaWestern UniversityRoyal Military College of CanadaUniversity of TorontoYork UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTheme (computing)Political scienceOrder (exchange)International educationEngineering ethicsSociologyPublic relationsManagementHigher educationEngineeringLawComputer scienceBusinessEconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper stems from the panel of past Presidents of the Comparative and International Education Society (CIESC) that was part of the 2017 conference of the CIESC. The theme of the panel was “Looking Back, Visioning Forward: The Promise of Comparative and International Education” and the panelists were asked to present their perspectives based on their experiences as past Presidents of the Society. Their reflections were gathered to create this combined piece, in order to capture their insights on the past, present and future of comparative and international education.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,513
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,125
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,337 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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