Information Literacy as a National Agenda: A Case Study of Singapore
Notice bibliographique
Résumé
Singapore is a small country in South East Asia with a population of some 3.7 million. It achieved independence from Britain in 1965 and since then has made remarkable progress as a nation, so much so that other countries are now looking closely at its policies with a view to discovering its secrets of success. While the policies attracting attention range from Singapore's national pension scheme to the way in which traffic flow is controlled, the major area of interest here is to investigate the country's promotion of information literacy. Singapore is largely devoid of natural resources, so there has always been an emphasis on seeing people as capital. As in many Asian countries, cheap labour was at first the basis for building strong manufacturing industries to earn revenue by exporting goods to richer nations. Economic growth would occur as long as inputs of labour and of capital investment went on growing, but eventually this would slow because the sources of these inputs are finite. Krugman (1994) described this as the "perspiration theory": success was based on working harder, not working smarter. Krugman's writings aroused hostile reaction in many Asian countries, but even he did not predict the extent of the economic crisis in the region during the late 1990's. By this time, though, Singapore's leaders were working on the problem and laying the foundations that would produce a workforce with something more to offer than perspiration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».