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Enregistrement W3118200454 · doi:10.1002/tea.21678

Editors' report: Reflections for the <i>Journal of Research in Science Teaching</i> (2015–2020)

2020· article· en· W3118200454 sur OpenAlexaboutno aff
Fouad Abd‐El‐Khalick, Dana L. Zeidler, E Niswander Grosshandler

Notice bibliographique

RevueJournal of Research in Science Teaching · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLeibniz-GemeinschaftUniversity of Massachusetts BostonRutgers, The State University of New JerseyUniversity of MissouriUniversity of MontanaSyracuse University
Mots-clésScience educationMathematics educationEducational researchSociologyEngineering ethicsPsychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have very recently concluded our full term of editing the Journal of Research in Science Teaching (JRST), the official journal of NARST: A Global Organization for Improving Science Education through Research.Our editorial team managed all incoming submissions for the 5-year period from 2015 through 2019, and was responsible for publishing five JRST volumes, from 2016 through 2020 (volumes 53 through 57).We now bring you this report to describe our work, highlight the outcomes of our 5-year editorship, and situate this work, with the benefit of hindsight, from the perspective of the Journal's recent history.We are the third team to have completed our editorship since JRST's key shift in 2005 to the online submission and review of manuscripts, supported by the ScholarOne Manuscripts™ system.The shift resulted in concomitant, substantial, and continuing increases in the number of JRST manuscript submissions and those coming from non-US based authors.The shift surely brought welcome and decisive advantages to JRST, as well as the challenge of managing a substantially increased yearly volume of submissions.Here, we use ScholarOne Manuscripts™ reporting tools, metrics provided by Wiley ® -the publisher of JRST, and indexing resources-especially, the Web of Science™, to shed light on some key patterns and performance metrics for JRST.We began our editorship with a firm commitment to uphold, deepen, and expand foundational dimensions of JRST.We identified a set of goals and initiatives in support of our vision and commitments.The Journal was entrusted to our care for the period of the editorship, passed to us from those who came before us, and we now have passed the care of JRST on to those who follow us in this endeavor, soon to celebrate its 60th year in 2023.

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)0,079
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,173
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Évaluation · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,418

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0790,173
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0350,017
Science ouverte0,0070,009
Intégrité de la recherche0,0250,034
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,026

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 Opus0,418
Tête enseignante GPT0,638
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSans objet
DomaineÉvaluation
GenreÉditorial

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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