MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3009261614

Case Study: To The Letter

2020· article· en· W3009261614 sur OpenAlexaff
James M. Tolliver, Céleste M. Grimard

Notice bibliographique

RevueDevelopments in Business Simulation and Experiential Learning: Proceedings of the Annual ABSEL conference · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMilestoneAdvice (programming)Guard (computer science)PsychologyManagementPublic relationsSociologyMedical educationPedagogyPolitical scienceComputer scienceHistory
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As he is about to retire, professor Ian Finagle reviews some letters that his dissertation advisor, Maggie, sent him over the years. As a PhD student, Ian is especially anxious about ‘having it made’ so that he can let his guard down and enjoy life. Essentially, he wants to know what it takes to be successful as an academic, especially since it seems to be a moving target. Once a milestone is reached, another one appears in the distance. In her letters, Maggie tells Ian to be his own judge of when he has ‘arrived.’ She offers advice concerning the dissertation process, how research is done, tenure, and the definition of career success. Our case study encourages Ph.D. students to evaluate this advice based on their current experience, career objectives, and the values that they have been taught in their Ph.D. program. They are also challenged to evaluate their implicit beliefs and values concerning the dissertation process, research, definitions of career success, and the rewards available to academics

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,270
Score d'incertitude au seuil0,625

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,177
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,274 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDevelopments in Business Simulation and Experiential Learning: Proceedings of the Annual ABSEL conferenceMême sujetDoctoral Education Challenges and SolutionsTravaux en français237 207