Notice bibliographique
Résumé
Three factors have accelerated the need for continuous learning for public administration employees: (1) improvements in information technologies that provide greater opportunities to gather, store, and transmit knowledge; (2) the increase in jobs required to produce and to manipulate knowledge; for example, the Canadian federal government estimates that 75% of its employees are knowledge workers; and (3) employee mobility is increasing, as shown by a yearly turnover of 40% of the U.S. workforce, or approximately 50 million employees. Therefore, continuous learning is becoming an important issue for employers and employees. In a survey of the 50 U.S. state governors on higher education issues, the most important issue was encouraging lifelong learning (Klor de Alva, 2000), leading to a need for learning management, where an organization controls internal and external knowledge as an important performance factor for both individuals and the organization. In the past, continuous organization learning in the public sector was associated with dedicated central learning centers. For example, the Canadian federal government’s education center for middle- and senior-level public servants, the Canada School for Public Service, had two large centers with classrooms and libraries, one with residential capacity. Most of the new knowledge obtained by public servants required large expenditures of capital and time in order to move employees and instructors away from their places of work to learn together in classrooms. Not only is this model expensive, but it also places a significant gap between learning a concept and being able to apply that concept to daily work. Online gives the learning manager a new tool that might be more cost effective (Langford & Seaborne, 2003). With the development of new information technologies, many leaders are questioning the place-bound synchronous classroom model as the best model for developing educational experiences. For example, U.S. governors’ next three important higher education issues after lifelong learning were (1) providing opportunities to obtain education anytime and anyplace via technology, (2) requiring postsecondary institutions to collaborate with business and industry in curriculum and program development, and (3) integrating on-the-job experience into academic programs (Klor de Alva, 2000). The new instructional model that is emerging delivers smaller units directly to the employee and very close to their work site or home; it is often called online education.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,343 | 0,144 |
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 ».