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Enregistrement W2959884900 · doi:10.21070/sej.v2i1.2157

Profil Literasi Sains Siswa di SMP Negeri Perkotaan dan Pedesaan

2018· article· en· W2959884900 sur OpenAlexaboutno aff
Noly Shofiyah, Nova Auliyatul Faizah

Notice bibliographique

RevueSEJ (Science Education Journal) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSTEM Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematics educationTest (biology)PsychologyScientific literacyRural areaMedical educationMedicineScience education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study purposes to describe the profile of scientific literacy of students in urban and rural State Junior High Schools. In urban areas, this study was conducted in SMP Negeri 3 Sidoarjo and in rural areas, the study was in SMP Negeri 2 Jabon. The subjects of this study were 2 students of VIII grade from each SMP Negeri 3 Sidoarjo and SMP Negeri 2 Jabon. In this study using qualitative methods, data was collected using tests, interviews, and observations. This scientific literacy test was adapted from the 2013 Pan-Canadian Assessment Program (PCAP) because students were in VIII grade. The results showed that students in urban schools had scientific literacy on problem solving indicators reaching levels 4 and 3, scientific inquiry indicators reached levels 3 and 2, and indicators of scientific reasoning reached level 3. Meanwhile, students in rural schools had scientific literacy at level 2 and 1 on indicators of problem solving, scientific inquiry indicators reach level 2 and 1, and scientific reasoning reaches level 3 and 2.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,361 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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