MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312178121 · doi:10.15405/epsbs.2022.12.88

"Other" Soft Skills: Format And Content

2022· article· en· W4312178121 sur OpenAlexaboutno aff
Lilia Anatolyevna Mullar, Farman Muruvvat oglu Kuliev, Olga Yurievna Ozhereleva, Larisa Yurievna Grigoshina, Dmitry Dmitrievich Donev

Notice bibliographique

Revue˜The œEuropean Proceedings of Social & Behavioural Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSoft skillsPersuasionNegotiationSet (abstract data type)Skills managementProcess (computing)CertificationSubject (documents)PsychologyPublic relationsWork (physics)Knowledge managementMedical educationComputer sciencePedagogySociologyManagementPolitical scienceSocial psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern Canadian economist and management guru Henry Mintzberg believes that in the process of professional training, "disciplines such as finance, accounting, and marketing take a disproportionate amount of time due to critical soft skills – precisely those skills that distinguish the best from the worst in the world of management. The consequences of this approach are threatening – the market is full of certified young leaders who do not have real leadership qualities. Such a system is undoubtedly dysfunctional". A permanent understanding of the importance of soft skills is obvious. However, it is also obvious that the request for promising career development of a socially active subject corresponds to a situation when a certain set of soft skills is recognized as a trend: listening and understanding the interlocutor, conducting discussions, negotiating, persuasion, oratorical abilities, erudition, time management, decision-making considering cultural differences, work in the team. This article is devoted to the study of "other" soft skills. Each of the format options is filled with certain content that has different potential to influence the formation and development of the life and professional development strategy of a socially active subject.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,068
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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 revue˜The œEuropean Proceedings of Social & Behavioural SciencesMême sujetHigher Education and EmployabilityTravaux en français237 207