MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3144284629

15. svjetska geografska olimpijada, Quebec City, Kanada

2018· article· hr· W3144284629 sur OpenAlexaboutno aff
Ivan Šulc, Dubravka Spevec

Notice bibliographique

RevueHrčak Portal of scientific journals of Croatia (University Computing Centre) · 2018
Typearticle
Languehr
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Geography and Cartography
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

GEOGRAFSKI HORIZONT -BROJ 2/2018Prije odlaska na samu olimpijadu, učenici su sudjelovali na pripremama na Geografskom odsjeku PMF-a Sveučilišta u Zagrebu, s ciljem produbljivanja znanja o određenim geografskim temama i stjecanja vještina potrebnih za međunarodno natjecanje.Tijekom priprema, održanih od 2. do 4. 7. 2018., učenicima su predavanja i radionice održali doc.dr.sc.Ivan Čanjevac, doc.dr.sc.Mladen Maradin, doc.dr.sc.Dubravka Spevec, doc.dr.sc.Ružica Vuk i dr.sc.Ivan Šulc.Učenici su tijekom priprema usvojili nova znanja i vještine iz područja klime i klimatskih promjena, prirodnih rizika povezanih s vodama, prirodnih resursa, turizma, kartografije te statističkih i grafičkih metoda u geografiji.Pod vodstvom team lidera, učenici su također izradili poster na temu Ston's "White Gold" from the Adriatic Sea.Naime, svi timovi su trebali pripremiti poster na temu Appreciating Landscapes, s naglaskom na utjecaj vode na ljudske djelatnosti.Međunarodno natjecanje održano je na kampusu Université Laval u gradu Quebécu, gdje su bili smješteni natjecatelji i voditelji.Natjecanje se sastojalo od ukupno tri dijela, ispiti su se održavali na Faculté de foresterie, de géographie et de géomatique.Dana 1. 8. učenici su pisali pismeni ispit (Written Response Test), 2. 8. su sudjelovali na terenskom radu (Field Work) u okolici grada Quebéca, 3. 8. su na fakultetu pisali ispit vezan uz terenski rad, a 5. 8. su rješavali multimedijski

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0040,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0720,011

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,229 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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 présentnon

Explorer davantage

Même revueHrčak Portal of scientific journals of Croatia (University Computing Centre)Même sujetHistorical Geography and CartographyTravaux en français237 207