ASSESSING EDUCATIONAL ENVIRONMENTS USING SACERS INTERNATIONAL SCALES: A BIBLIOMETRICPERSPECTIVE
Notice bibliographique
Résumé
To establish optimal conditions for school-age learners’ best educational outcomes, research-evidenced documentation is a requirement prior to any significant change. This bibliometric analysis investigated articles published on School-Age Care Environment Rating Scale (SACERS) from 2017 to 2023 (n=10). Data collection involved identification, screening, exclusion, and eligibility stages. The bibliometrics R-package was used for data analysis on the Bibliometric cloud-based platform, focusing on publication patterns, citation networks, and bibliographic insights. Key findings indicate limited research-related publications on SACERS, possibly due to country-specific adaptations and variants in local languages. The scientific production varied annually, with few publications during 2017-2023. Canada, Russia, and the USA led SACERS research, implementing changes based on findings in target educational institutions. It was also found that research publications imply a university’s intellectual and epistemological contribution; this also offers insights for academic institutions to enhance research strategies and academic influence. Based on these findings, we concluded that SACERS is an invaluable tool for globally evaluating educational environments. Its comprehensive assessment empowers educators to foster enriching learning environments for all students. Keywords: SACERS scale, assessment, school-age children, bibliometrics, educational conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».