Pelatihan Pemanfaatan Software Pendukung Dalam Pembuatan Artikel Ilmiah Terpublikasi Bagi Guru-Guru SMA
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Software pendukung untuk pembuatan artikel ilmiah adalah aplikasi yang membantu dalam menulis artikel ilmiah dengan efisiensi dan efektivitas. Software ini memiliki fitur pengelolaan referensi, pencatatan catatan, peninjauan teks, dan pemformatan sesuai dengan standar akademik. Pelatihan yang akan diselenggarakan akan difokuskan pada pembuatan artikel ilmiah dengan menggunakan software pendukung guna meningkatkan kompetensi guru dalam publikasi artikel ilmiah mereka. Dengan memahami cara membuat artikel ilmiah, guru SMA dapat meningkatkan kemampuan akademik, menjadi contoh yang baik bagi siswa, menyediakan sumber daya, dan berkontribusi pada penelitian dan pengembangan pendidikan. Hal ini dapat membantu meningkatkan kualitas pendidikan dan menghasilkan siswa yang kompeten dan terampil. Solusi yang diusulkan adalah menyelenggarakan pelatihan mengenai pemanfaatan software pendukung dalam pembuatan artikel ilmiah. Pelatihan ini akan memberikan pemahaman dan keterampilan dalam menggunakan software seperti Mendeley dan ChatGPT. Mendeley adalah software pengelolaan referensi yang membantu dalam mengumpulkan, mengelola, dan menyimpan referensi untuk artikel ilmiah. Selain itu, Mendeley juga membantu mengatur referensi sesuai dengan gaya penulisan seperti APA, MLA, Chicago, Vancouver, dan IEEE. Di sisi lain, ChatGPT adalah model bahasa alami yang membantu menghasilkan teks terstruktur dan bermakna. Dalam konteks pembuatan artikel ilmiah, ChatGPT dapat membantu merumuskan dan mengorganisir ide atau konsep, serta memberikan saran atau umpan balik pada penulisan artikel ilmiah. Kedua software ini dapat dipilih berdasarkan kebutuhan dan preferensi penulis. Hasil dari pelatihan ini, berdasarkan survei menggunakan mentimeter online, menunjukkan bahwa pelatihan ini sangat berguna dan para peserta ingin melanjutkan pelatihan ini.
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.
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 | 0,011 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle