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
Most of my teaching career has been spent in American schools, most recently as a Teacher-Librarian at an English-Spanish elementary school. My international teaching career began in Qatar in August of 2012, when I started my new job as a Teacher-Librarian at a private K-12 school. My first year was spent rearranging the library’s collection and getting a feel for the school, its students and staff. By the end of the second term of the first year, I realized that the most important aspect of my job as a school librarian was going to be improving the literacy skills of my students. How to do this was my next problem and I immediately thought of the Battle of the Books (BOB) Program. My school district in Oregon had used it in seventeen elementary schools, both regular and bilingual. This was exactly what I needed because I was currently teaching in a bilingual school (English/Arabic). I went about getting support from my primary and secondary school teachers and administration. Once I had the support in place, I needed to take a closer look at how we had run the BOB Program in Oregon and then adapt it to my current situation. The things that I needed to consider in order to make the BOB Program a success were the following:1. Deciding which year levels would participate for the Primary and Secondary Divisions2. Selecting the reading levels for each division3. Deciding the number of books for each division to read4. Selecting the right books for the each division5. Making a Timeline6. Deciding the format of the questions7. Writing the questions8. Setting up the tournament9. Using Guest Readers during the tournament for each division10. Rewards for the winning teams of both divisions
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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