MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4285281150 · doi:10.18690/um.fov.3.2022.1

Razumevanje socialnega vidika trajnostnega razvoja pri mladostnikih

2022· article· en· W4285281150 sur OpenAlexaboutno aff
Andreja Ahčin, Drago Papler, Marijan Pogačnik

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEnvironmental Education and Sustainability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSustainable developmentQuarter (Canadian coin)Quality (philosophy)Standard deviationPolitical scienceEnvironmental economicsGeographyStatisticsMathematicsEconomicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Sustainable development has been one of the key drivers of economic, social and environmental development over the last 30 years. In this study we have focused on the social aspect of sustainable development, which is also addressed by the fourth goal; quality education within the United Nations framework. The results of the survey of 203 students showed that students felt that they had low knowledge of sustainable development, with a self-assessed mean score of 2.36 (max. 5) and a standard deviation of 0.72. On the importance of sustainable development in society, students rated themselves better, with a mean score of 3.78 (max. 5) and a standard deviation of 0.80. The correlation analysis shows a medium-weak correlation between the variables self-assessment and the importance of sustainable development. The definition of sustainable development is not fully understood by 48% of the students, who did not answer the question or answered it incorrectly. One quarter (25%) of the students surveyed understood sustainable development in terms of environmental protection, while the social aspect was identified by 7% and the economic aspect by only 2%. The media and social networks are at the forefront of the acquisition of knowledge in this field.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,223 · 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEnvironmental Education and Sustainability→Travaux en français237 207→