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Enregistrement W4294050158 · doi:10.5539/ies.v15n5p21

Values Lost in Society in the Eyes of Academics

2022· article· en· W4294050158 sur OpenAlexvenueno aff
Sevgi Koç, Ahmet Yayla

Notice bibliographique

RevueInternational Education Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Administration and Governance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésValue (mathematics)SociologySocial scienceHuman scienceQualitative researchSample (material)Perspective (graphical)PsychologyEpistemologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although there are numerous studies and discussions about the concept of value, it is claimed to lack an objective basis. The concept of value is difficult to define from a single perspective because it relates to many disciplines, especially the social sciences. Philosophy, sociology, psychology, religious sciences, anthropology, and historical sciences have attributed different meanings to the concept of value. However, the fact that the concept of value is related to human behavior has been a common point in all disciplines of social sciences. Values are essential in terms of social sciences because they interpret human behavior (Ulusoy & Dilmaç, 2016). Therefore, this study aimed to determine what academics thought about the core values lost in society and what kind of solutions they offered to that problem. The sample consisted of 16 academics from Van Yuzuncu Yıl University/Turkey. The sample consisted of 12 men and 4 women. The study adopted a qualitative research design. Data were collected using a semi-structured interview questionnaire consisting of open-ended questions. The data were analyzed using descriptive analysis. The findings focused on participants’ views of the concept of values, the values lost in society, values problems, and solutions to the lost values.

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)0,015
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0190,048
Communication savante0,0220,014
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0030,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,363 · 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'étudeQualitatif
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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