Transforming Lives at Sheridan : a Tribute to Dr. Mozammel Khan
Notice bibliographique
Résumé
The original 2017 edition of this title was published in recognition of Dr. Mozammel Khan’s career in quality assurance instruction and positive impact on graduates of Sheridan College’s Quality Assurance Manfacturing Management program (PQUAS), with proceeds from the book supporting the Mozammel Khan scholarship Foundation. Khan, originally from Bangladesh, taught in Singapore before immigrating to Canada in the 1990s, where he founded the first post-secondary QA program of its kind in Ontario at Sheridan College.\nEditor Lorraine Fraser collects heartfelt letters of appreciation to Khan from alumni of the PQUAS program, who share memories, successes and challenges from their time as students at Sheridan, as well as describing his impact on their careers in the field. In an autobiographical chapter, Khan shares his background in engineering and quality assurance, his journey as an immigrant, and his involvement in developing Sheridan’s PQUAS program. Dr. Iain McNab (Dean of Faculty of Applied Science and Technology) further discusses Khan’s personal history and career at Sheridan in an interview, while his political life and impact for other new immigrants are explored by Professor Jack Urowitz (Faculty of Animation, Art and Design) and Dr. Soumitra Nandi (Faculty of Applied Science and Technology).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,011 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».