Book Reviews – 2019
Notice bibliographique
Résumé
The following publication contains book reviews of these titles:Ferster, B. (2016) Sage on the Screen: Education, Media and How We Learn. Baltimore: Johns Hopkins University Press. 197 pages. ISBN 13: 978-1-4214-2126-1.Littlejohn, A and Hood, N. (2018) Reconceptualising Learning in the Digital Age: The [Un] democratising Potential of MOOCs. Singapore: Springer. 108 pages. ISBN: 978-981-10-8892-6, ISBN: 978-981-10-8893-3.Hodgkinson-Williams, C and Arinto, P.B. (eds.) (2017) Adoption and Impact of OER in the Global South. Cape Town and Ottawa: International Development Research Centre & Research on Open Educational Resources. 606 pages. ISBN: 9781928331483.Rankin, J.G. (2016) How to Make Data Work: a Guide for Educational Leaders. New York: Routledge. 226 pages. ISBN: 978-1-317-35338-6.Saba, F. and Shearer, R.L. (2018) Transactional Distance and Adaptive Learning, Planning for the Future of Higher Education. London: Routledge. 212 pages. ISBN: 978-1-138-30233-4, ISBN: 9780203731819.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».