Mentors’ competence development to support novice teachers: Cross analyzing two mentoring context
Notice bibliographique
Résumé
In this ninth volume, a dedicated set of authors explore the Education field, contributing to the frontlines of knowledge. Success depends on the participation of those who wish to find creative solutions and believe their potential to change the world, altogether to increase public engagement and cooperation from communities. Part of our mission is to serve society with these initiatives and promote knowledge, therefore it requires the reinforcement of research efforts, education and science and cooperation between the most diverse studies and backgrounds. The contents of this 9th edition bring us to the most broadening issues in contemporary research on Education. This book explores four major areas within the broad spectrum of Education, corresponding to four sections: “Teachers and Students”, “Projects and Trends”, “Teachers and Learning”, and “Organizational Issues”. Each section comprises chapters that have emerged from extended and peer reviewed selected papers, originally published last year in the proceedings of the International Conference on Education and New Developments (END 2023) conference series (http://end-educationconference.org/). This meeting occurs annually always with successful outcomes. Original papers have been selected and the authors were invited to extend and to submit them to a new evaluation’s process. Afterwards the authors of the accepted chapters were requested to make the necessary corrections and improve the final submitted chapters. This process has resulted in the final publication of 36 high quality chapters.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».