Review of the initiatives in education and training tailored to industry needs over ten years of the SPIE Optics Education and Outreach Conference
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Initiatives in education and training tailored to industry needs have been a core part of the bi-annual SPIE Optics Education and Outreach conference, accounting for over 50% of papers since its inception in 2010. In this paper, the authors explore whether this conference has been useful to the readership by reviewing the contributions to this meeting for industry-oriented activities. Accounting for this scope, a bibliographic review of the literature of all five proceedings of OP301 is presented to describe the participants in terms of their affiliations and background, the proceedings’ taxonomy, and the metrics for downloads and citations. An integrative review will support this report to present lessons learned in six key areas of (1) technician training, (2) continuous education and training in industry, (3) in-company training and internships, (4) local and regional economic development through optics and photonics education and research, (5) progress on accreditation and certification, and (6) programs in innovation and entrepreneurship. The findings will be used to evaluate trends in formal and informal methods for industry-related programs and make recommendations for areas of potential focus for future meetings to continue serving wider segments of the community.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle