MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4236830035 · doi:10.31219/osf.io/bqus7

RANCANG BANGUN KNOWLEDGE MANAGEMENT SYSTEM BERBASIS WEB (PENGELOLAAN SUMBER DATA SEBAGAI PENDUKUNG PENGETAHUAN)

2018· preprint· en· W4236830035 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueEdcuational Technology Systems
Établissements canadiensWiLAN (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKnowledge managementTransparency (behavior)Engineering managementData managementComputer scienceManagement systemWorld Wide WebEngineeringOperations managementDatabase

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This Project discuss assembling about application portal knowledge management in higher university, like we know about in higher university is location to interaction for people studied. Various to follow open knowledge. The higher university have had competition level and high demand form stakeholder, that is increase quality although transparency in management organization. With competition is very expert, the higher university must have skill to absorbknowledge that had civitas academic, in order that knowledge who there is in area university can kept with explicit, shaped to make dissemination knowledge. To reach necessity about that project so did program architecture knowledge management for system to used in tools as support management knowledge management in higher university. Knowledge management had facilities to made collaboration, repository and dissemination knowledge who have in every civitas academic, in example is case Politeknik Pos Indonesia. The planning started with observe necessity system, specification and software and grow up prototype where able bridge between running system to resource data with knowledge management portal is development.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Science ouverte, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesScience ouverte
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,822
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0140,029
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,003

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,243 · 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

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEdcuational Technology SystemsTravaux en français237 207