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Enregistrement W3014470570 · doi:10.5430/ijhe.v8n8p34

Educating the External Conditions in the Educational and Cultural Environment

2019· article· en· W3014470570 sur OpenAlexvenueno aff
Laili Alfita, Anissa Lestari Kadiyono, Phong Thanh Nguyen, Winci Firdaus, Ismail Suardi Wekke

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Islamic Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWonderGainful employmentStatisticPosition (finance)PopulationEconomic growthOrder (exchange)PoliticsPoint (geometry)Development economicsEconomicsPolitical scienceSociologyPsychologySocial psychologyStatisticsMathematicsDemographyJob satisfaction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Educational and cultural development is strongly influenced by external conditions such as social, cultural, economic, technological, and political. So, there is a strong need to educate their effect. Some of the effects of external conditions on education and culture can be explained. a higher population puts Indonesia in an increasingly important position in the global arena. In Indonesia, this wonder happens in light of the fact that the procedure of statistic progress that created since a couple of years back was quickened by our accomplishment in diminishing fruitfulness rates, improving the nature of wellbeing and the achievement of improvement programs since the New Order time as of recently. Along these lines, Indonesia has a statistic reward which is a reward or opportunity (fateful opening) appreciated by a nation because of the huge extent of the beneficial populace (age extend 15-64 years) in the development of the populace it encounters. At that point a parameter called "reliance proportion", which is the proportion that shows the correlation among beneficial and non-gainful age gatherings. This proportion likewise shows what number of inefficient individuals whose lives must be borne by the gainful age gathering. The lower the dependency ratio of a country, the more the country is to get a demographic bonus as future development capital.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0060,002
Science ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,002

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,355 · 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'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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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