MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3095780017 · doi:10.5430/ijhe.v9n9p51

Good Practices in the Redesign of Spaces for University Education in the Venezuelan Context of the Sucre Mission

2020· article· en· W3095780017 sur OpenAlexvenueno aff
Ronald M. Hernández, Liset Veitía Mederos, Fidel Jesus Cabrera de la Rosa, Aleida Suarez Ramirez, Isabel Vargas, Henry Hugo Alarcón Díaz, Nancy Cuenca Robles, Víctor Pulido Capurro

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Higher Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbandonment (legal)Context (archaeology)Dysfunctional familyQuality (philosophy)The InternetPublic relationsPhenomenonPolitical scienceBusinessSociologyKnowledge managementGeographyPsychologyComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of this article is to present the good practices in the conception of the redesign of spaces for university education in the Venezuelan context of the Sucre Mission, taking into consideration the historical context in which it takes place. The training of professionals is considered a priority for the development of nations, being desertion or abandonment a latent phenomenon that emerges as a result of dysfunctional economic scenarios or the emergence of exceptional situations. The use of the internet and mobile technology make it possible to mitigate such a situation in a challenge to maintain a quality university education; all of which demands relevant, timely and viable organizational processes.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,352
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,361 · 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'étudeObservationnel
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 revueInternational Journal of Higher EducationMême sujetHigher Education and SustainabilityTravaux en français237 207