MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2903902509 · doi:10.4324/9781351217422-14

Preparing the Next Generation of Doctoral Students

2017· book-chapter· en· W2903902509 sur OpenAlexaffabout
W. James Weese

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nicolas outlined a project undertaken at the Universite de Sherbrooke involving doctoral students from engineering, science, medicine, and health sciences that promotes interdisciplinary collaboration and skill development in hopes of better preparing students for a variety of careers. Critics of doctoral preparation also state that there is too much pressure on doctoral students to perform—to publish and secure grants in order to be competitive for new faculty positions in institutions of higher learning. Mitchell convincingly addressed this point in his Lifetime Achievement Award speech at the 2010 Academy of Management conference. He provocatively stated that doctoral students are often inadequately prepared for careers in higher education. Doctoral students want to reach beyond the confines of their disciplines and understand, at least in hindsight, the value of curricular breadth". Mintzberg and other leading theoreticians continue to ask some pointed questions of their field that, upon reflection, have significant relevance to the field of sport management.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,004
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,015

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 Opus0,592
Tête enseignante GPT0,570
Écart entre enseignants0,022 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetDoctoral Education Challenges and SolutionsTravaux en français237 207