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Enregistrement W4237039315 · doi:10.29085/9781856049184.024

Conclusion

2018· book-chapter· en· W4237039315 sur OpenAlexaff
Mohamed Ally

Notice bibliographique

RevueFacet eBooks · 2018
Typebook-chapter
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Learning in Education
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMobile technologyEngineeringLibrary sciencePolitical scienceComputer scienceWorld Wide WebMobile device

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The chapters in this book present recent research and information on the use of mobile technology in libraries. The authors of these chapters are pioneers in their respective countries and are contributing to the advancement of the use of mobile technology to transform libraries. They are laying the groundwork for the libraries of the future in the mobile revolution. As the educational system and society change, libraries need to change too, so as to continue to provide quality service to customers. The libraries of the future will not be the same as we experience them today. They will be transformed to provide access to 21st-century services. The transformation of libraries is needed for the following reasons: 1 The new generation that is entering the education system has different expectations from previous generations. In addition to the present generation, libraries will also have to cater for future generations. 2 Technology is changing rapidly, becoming smaller, more powerful, more virtual and more user friendly. A recent news article about changes in the smartphone market had the title ‘Don't Blink: you'll miss it’ (Canadian National Post, 2011). This describes very well the rapid changes in technology. 3 The internet is becoming faster as we move to Internet 2 and Internet 3. This will provide fast connectivity to people, especially those in remote locations. 4 The amount of information available for access is growing fast. According to Eric Schmidt, ‘every two days we create as much information as we did from the dawn of civilization up until 2003’ (Schmidt, 2010). This includes user-generated information using social software. 5 The education model is changing, moving away from group-based instruction and towards individualized instruction. There are initiatives around the world to establish online and virtual educational institutions, and existing group-based institutions are moving to blended learning that includes both online and face-toface instruction. 6 There is more emphasis on lifelong learning, since people will change careers frequently, and on the increasing availability of information. There are also initiatives around the world, such as the Millennium Development Goals, to provide education for all and to improve people's quality of life. 7 Learning for just-in-time application is taking the place of learning ‘just in case’ the information will be needed. Rather than sending employees to take an entire course, organizations are using e-learning and mobile learning to provide just-in-time training.

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)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0070,004
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2440,144

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 GPT0,253
Écart entre enseignants0,233 · 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.

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
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Résumé présentoui

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