Notice bibliographique
Résumé
Many mentorship programmes pair more experienced elders with trainees, enabling experienced practitioners to pass knowledge down to younger generations. Professor Kayoko Watanabe, Aichi-Shukutoku University, Japan, believes in the importance of mentoring programmes and has been investigating mentoring programmes. The idea of mentoring programmes has yet to gain traction in Japan and Watanabe helped implement and continues to play a role in improving the Hiroshima City Youth Support Mentor System, which was launched in 2004 by the Board of Education in Hiroshima City and connects school-aged children with volunteers who act as mentors. Watanabe believes the theory and practice of mentoring programmes are interconnected, working together in a feedback loop to improve mentoring programmes. She has been studying the current status and core issues surrounding the mentoring movement in the US, UK, Germany, Canada, Australia and New Zealand and uses a number of theories in her work, including lifelong development, social capital and social investment. Watanabe has evaluated the mentoring programmes, considering the viewpoints of mentors, mentees and parents of mentees and found a clear recognition of the benefits of the programme for all stakeholders.
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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 | 0,125 | 0,184 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,013 |
| Communication savante | 0,009 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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.
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 ».