MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3193840673 · doi:10.5539/hes.v11n3p134

The Construction of Social Practice Appraisal Mechanism for Graduate Students

2021· article· en· W3193840673 sur OpenAlexvenueno aff
Guiyu Dai, Feng Zhou, Shumin Li

Notice bibliographique

RevueHigher Education Studies · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIdeological and Political Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnthusiasmIncentiveMechanism (biology)Medical educationSocial practiceConstruct (python library)Scope (computer science)Higher educationPsychologyPublic relationsPedagogyEngineering ethicsSociologyPolitical scienceMedicineEconomicsEngineeringEconomic growthComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a chief pillar of higher education and technological innovation, universities have been enhancing national innovative capacity and promoting the social and economic development of the nation. Graduate education is an important channel of nurturing high-level talents, of which the cultivation of graduate students' practical ability is at the core. However, there are still some problems existing in the social practice appraisal mechanism for graduate students in most Chinese universities, such as the limited assessment scope, overgeneralized standards, inefficient communication during the social practice process and imperfect incentive mechanism. These deficiencies have made negative impacts on the effectiveness of the assessment of graduate students’ practical ability, the quality of graduate students’ practice, and the enthusiasm of graduate students involving in social practice. In order to promote the present social practice appraisal mechanism for graduate students, this paper attempts to construct a new graduate student appraisal system through the use of OKR (Objectives and Key Results) management approach and a more comprehensive incentive mechanism, in the hope of contributing to the improvement of the whole graduate student social practice evaluation mechanism.

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)0,041
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,053
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0410,053
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0070,002
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,151
Tête enseignante GPT0,522
Écart entre enseignants0,371 · 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
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueHigher Education StudiesMême sujetIdeological and Political EducationTravaux en français237 207