Encounters in Theory and History of Education/Encuentros en Teoría e Historia de la Educación/Rencontres en Théorie et Histoire de l’Éducation
Notice bibliographique
Résumé
Rosa Bruno-Jofré (Queen’s University, Canada) and Gonzalo Jover Olmeda (Universidad Complutense de Madrid, Spain) co-founded Encounters in Theory and History of Education in 2000. Encounters was created to support scholarly work on the theory and history of education and disseminate it to the widest audience possible. With this goal in mind, Encounters has always been completely open access, and publishes articles in English, French, and Spanish. This article explains the history, publication process, and future of Encounters. Résumé Rosa Bruno-Jofré (Queen’s University, Canada) et Gonzalo Jover Olmeda (Universidad Complutense de Madrid, Spain) ont co-fondé Rencontres en théorie et histoire de l’éducationen l’an 2000. Ils ont créé Rencontresafin d’appuyer la recherche sur la théorie et l’histoire de l’éducation et la disséminer au plus vaste public possible. Afin d’atteindre ce but, Rencontresa toujours été disponible en libre accès et publie des articles en anglais, français et espagnol. Cet article explique l’histoire, le processus éditorial et l’avenir de Rencontres.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,045 |
| Communication savante | 0,024 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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 ».