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Enregistrement W4237222773 · doi:10.31219/osf.io/r4czp

Developing a materials world: an analysis of UK HE data

2021· preprint· en· W4237222773 sur OpenAlexaff
Eleonora D’Elia, Alessandro Mottura, T. Ben Britton, Han Zhang, Christopher A. Hamlett

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Materials Characterization Techniques
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAgency (philosophy)Science and engineeringDiversity (politics)Higher educationEngineering educationCoding (social sciences)Engineering ethicsPolitical sciencePublic relationsEngineering managementEngineeringSociologySocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite being a catalyst for progress, Materials Science and Engineering is relatively unknown as an undergraduate discipline in the UK. By analysing UK data published by the Universities and Colleges Admissions System (UCAS) and the United Kingdom's Higher Education Statistics Agency (HESA), we explore how applications to study and uptake of Materials Science and Engineering differs from other related disciplines in the United Kingdom. We find Materials Science and Engineering lags significantly behind related disciplines in terms of applications, and this is likely to have ramifications on the diversity of our student population. We also find a significant number of students is likely to join a Materials Science and Engineering programme by an internal transfer process rather than by direct application. Our analysis suggests higher education institutions should ensure Materials Science and Engineering is defined well as a discipline, both in marketing materials and by consistently using the Higher Education Classification of Subjects (HECoS) coding system.

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)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,081
Score d'incertitude au seuil0,161

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0080,017
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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