Occasions numériques et obstacles pour les adultes vulnérables en Ontario [ressource électronique] : un projet de synthèse de la recherche examinant le fossé numérique et les politiques, programmes et pratiques qui pourraient faire une différence
Notice bibliographique
Résumé
L'Ontario est en train de transformer sa facon d'interagir avec le public et d'offrir des services, en faisant passer beaucoup des transactions et interactions courantes en ligne (Gouvernement de l'Ontario, 2017). Une partie de cet effort comprendra des « possibilites d'acquerir ou de perfectionner des competences en numerique pour tous les habitants, en particulier ceux ayant les plus grands besoins » (s.l.). En raison de la strategie de litteratie numerique qui est en cours d'elaboration en Ontario, le present projet de recherche represente une occasion ideale d'explorer pleinement ce que cela signifie d'etre une « province inclusive, au diapason du numerique » (s.l.) et d'examiner des politiques, pratiques et programmes prometteurs qui visent a creer un environnement d'inclusion numerique ailleurs. La presente etude de synthese examine les conclusions de recherches de differentes regions pour mieux comprendre des occasions plus completes d'inclusion et d'apprentissage de la litteratie numerique pour les utilisateurs actuels et futurs de services de gouvernement electronique. - Tire du document.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».