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Enregistrement W3101112131 · doi:10.1093/oso/9780190615178.003.0008

Chemists Who Are Leaders in Academia or Organizations

2018· book-chapter· en· W3101112131 sur OpenAlexaboutno aff
Jeannette Brown

Notice bibliographique

RevueOxford University Press eBooks · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueChemistry and Chemical Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHousewifeSociologyGender studiesEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Amanda Bryant-Friedrich (Fig. 4.1) is Dean of the College of Graduate Studies at the University of Toledo (Toledo). Amanda was born in Enfield, NC, a small town about fifteen miles from the North Carolina-Virginia border. Her father was a farmer and her mother was a housewife. Her father only had a sixth-grade education and did not read or write much. Her mother graduated from high school in Enfield. Her maternal grandfather was a child of a slave and her mother was one of twenty-two children from two wives. They lived on a farm owned by a man named Whitaker. As her mother’s family had been enslaved by the family that owned the farm, her last name was Whitaker. Amanda’s paternal grandfather was a businessman who owned his own farm, on the other side of town. He was also involved in the illegal production of moonshine. Amanda went to Unburden Elementary School in Enfield. Her first experience with school was dramatic, because she lived at the end of a dirt road and was really isolated from other families. The first day she went to kindergarten she saw all those little kids, and she was afraid because there were too many people there. But the daughter of her mother’s best friend was there and invited her to come in to the classroom. Her first science class was in general science in fourth or fifth grade. She was so fascinated, she changed her mind about her future career of secretary or teacher and decided on science. Amanda went to Enfield Middle school in Halifax County, then the second poorest county in the state. The school had only basic infrastructure for science classes. She remembers her middle school chemistry teacher, Ms. Crowley, who told the students to put a mercury thermometer in a cork and Amanda accidently stuck it in her hand. They did not have much in the school, but her teacher taught her what she could.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,375
Score d'incertitude au seuil0,892

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,3750,201

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,173 · 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.

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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