Evaluación de la infraestructura de red de datos del programa de la Universidad en el Campo (UNICAM) de la UNAN-Managua – FAREM-Matagalpa. Nicaragua. 2017
Notice bibliographique
Résumé
This article presents an analysis of the current state of the internet network infrastructure of the Universidad Nacional Autónoma de Nicaragua, Managua (UNAN-Managua) - Facultad Regional Multidisciplinaria de Matagalpa (FAREM-Matagalpa) in the municipalities participating in the "Universidad en el Campo" (UNICAM) program. The current state of the data network was characterized, thus defining the requirements of the services according to the users and according to the ITIL 2011 good practices guide. This research has a quantitative approach with qualitative implications, the research design is non-experimental, explanatory and cross-sectional; we worked with a population of 80 students of the careers offered in four UNICAM sites, where there is network infrastructure; an ICT area manager, a UNICAM program director, two technicians and 16 teachers. For the collection of information, we used techniques such as interviews with the ICT area and UNICAM program directors, support technicians, ITIL-based assessment scales applied with the approval of the Faculty's ICT management, and online surveys directed to students. At the conclusion of the evaluation of the Internet network infrastructure, it is affirmed that users are satisfied, although not satisfied with the service currently provided, that the existence of the network infrastructure is essential for the development of academic activities and that the level of maturity of ITIL processes in these municipalities is 37% of that recommended by the guide, which makes evident the need to strengthen the current services and infrastructure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».