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Enregistrement W2910920659

College Management System and Forum using Web-Application

2018· article· en· W2910920659 sur OpenAlexaff
Anuraj Parmanand Kataria, Aishwarya Shrikant Ghevari, Mahesh Sahadev Kangude, Abhishek Vinodbhai Mahuvagara

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Data Processing Techniques
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoginWorld Wide WebComputer scienceAttendanceWorkloadWeb applicationManagement systemFace (sociological concept)Computer securityEngineeringOperations managementOperating systemPolitical scienceSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the growing number of colleges nowadays and a growing number of students each year, we face a huge problem of maintaining huge amounts of data about each and every student as well as professors, be it their attendance or be it some issued notices regarding various events. Through this paper, we propose a way of easy maintenance of each and every detail of all activities being done in the college as well as provide a platform for easy communication between the College Management and the Students and the Professors. We design our College Management System by dividing it into three major parts - (1) Front-end Web Design Layer, (2) A Business Logic Layer, (3) Back-end Database Layer. We provide the user with a user-specific login such as Student Login, Admin Login, etc. Thus, providing each with their special privileges. There is also a provision of filling of online forms and issuing certificates so that there should be a minimum workload for the student as well as the management. Cite this Article Anuraj Kataria, Aishwarya Ghevari, Mahesh Kangude et al . College Management System and Forum using Web-Application. Current Trends in Information Technology . 2018; 8(3): 1–4p.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,237 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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