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Enregistrement W4220805784 · doi:10.5430/jct.v11n3p47

Implementation of US Higher Educational Institutions Experience in Formation of Students’ Civic Consciousness in Ukraine

2022· article· en· W4220805784 sur OpenAlexvenueno aff
Rostyslav Zaiets, Natalia Cherednichenko, Svіtlana Shandruk

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Teaching · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEducational Methods and Teacher Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDemocracyConsciousnessUkrainianCitizenshipSocial consciousnessPolitical scienceSociologyState (computer science)Public administrationPublic relationsPedagogyLawPsychologyPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Problem of formation Ukrainian students` civic consciousness is in the focus of research in philosophical and psychological and pedagogical sciences of Ukraine. United States of America is an example of the formation of civic consciousness in a democratic society. Education of citizenship of students on the basis of respect for the rights of every person, the recognition of the rule of law, conscious voluntary citizens to perform their duties and care for the common good is a key concept in US philosophy of higher education. This concept provides the priority of training students as responsible members of the democratic society to conscious activity for the benefit of the community. It is established that education Citizenship of student youth in the United States has a universal public nature. The state, higher education and social institutions are involved in this process environment (public organizations, mass media, institutions of the sphere culture, etc.). Students of higher educational institutions have been considered a resource for future social development in the United States of America that make a significant contribution to social transformation in society. Formation of students’ civic consciousness upbrings certain personal qualities, skills and attitudes necessary for a citizen of a democratic society.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,005
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,044
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,353 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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