MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2915935830 · doi:10.1017/s1049096510000831

2010 APSA Teaching and Learning Conference Track Summaries

2010· article· en· W2915935830 sur OpenAlex
Kimberly A. Mealy, Dennis C. Roberts, June Speakman, Sarah E. Spengeman, Elizabeth Bennion, Tim Meinke, Bobbi Gentry, Erin Richards, Vanessa Ruget, Tina Zappile, Masako Rachel Okura, Christopher Matthew Whitt, Kristen Obst, Nancy A. Wright, Heather R. Edwards, Katherine E. Brown, Anita Chadha, Derrick L. Cogburn, Shane Nordyke, Renée Van Vechten, Mark Sachleben, Deborah E. Ward, Candace C. Young, Brian Arbour, Jill Abraham Hummer, Sharon Jones, Mark L. Johnson, Sharon Spray, Richard W. Coughlin, Marek Payerhin, Robert W. Glover, Melinda Kovács, Michael T. Rogers, Leland M. Coxe, Brooke Thomas Allen, Ethan J. Hollander

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevuePS Political Science & Politics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Teaching Methodologies in Social Sciences
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellenceScholarshipTrack (disk drive)Theme (computing)Teaching and learning centerScholarship of Teaching and LearningLibrary sciencePoliticsTeaching methodPolitical scienceMedical educationMathematics educationPedagogySociologyPsychologyComputer scienceMedicineWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The seventh annual Teaching and Learning Conference (TLC) was held in Philadelphia, Pennsylvania, from February 5 to 7, 2010, with 224 attendees onsite. The theme for the meeting was “Advancing Excellence in Teaching Political Science.” Using the working-group model, the TLC track format encourages in-depth discussion and debate on research dealing with the scholarship of teaching and learning.

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.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,289
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0090,027
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,331 · 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