Notice bibliographique
Résumé
I have appreciated the support of two outstanding department chairs, Kate Lawson and Shelley Hulan, and the department administrative manager, Margaret Ulbrick.I also appreciate course releases I was granted for my participation in developing courses for our Faculty of Science and several engineering programs for the Undergraduate Communication Outcomes Initiative, which allowed me to complete much of the writing for this book.Many research assistants have been involved with this project and, especially, with the book itself, including Ana Patricia Balbon, Danielle Jodway, Devon Moriarty, Paula Núñez de Villavicencio, and Anjiya Sharif.I owe many thanks to the numerous other research assistants who have helped at various stages of this project, including those who have helped me see it through and turn to the next phase in this ongoing research program, now attending specifically to issues in climate change and action, Sara Doody, Sarah Forst, Carolyn Eckert, and Weiran Wang.Crucially, I also want to thank the many participants who spent time completing the survey or interviewing with us to tell us how they understand, develop, enact, and assess expertise in their own lives.In addition to being foundational to the empirical work of this book, participants supplied much insight into the rhetorical complexities of how we approach questions of expertise and
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,217 | 0,110 |
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 ».