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
Supportive software for scientific article creation is an application that assists in writing scientific articlesefficiently and effectively. This software features reference management, note-taking, text review, andformatting according to academic standards. The training to be provided will focus on creating scientificarticles using supportive software to enhance the competence of teachers in publishing their scientific articles.By understanding how to create scientific articles, high school teachers can improve their academic abilities,serve as positive examples for students, provide resources, and contribute to research and educationaldevelopment. This can help improve the quality of education and produce competent and skilled students. Theproposed solution is to organize training on the utilization of supportive software in scientific article creation.This training will provide understanding and skills in using software such as Mendeley and ChatGPT. Mendeleyis a reference management software that assists in collecting, managing, and storing references for scientificarticles. Additionally, Mendeley helps organize references according to various writing styles such as APA,MLA, Chicago, Vancouver, and IEEE. ChatGPT, on the other hand, is a natural language model that helpsgenerate structured and meaningful texts. In the context of scientific article creation, ChatGPT can assist informulating and organizing ideas or concepts, as well as providing suggestions or feedback for scientificwriting. Both of these software options can be chosen based on the needs and preferences of the writer. Theresults of this training, based on a survey using an online mentimeter, showed that it was very useful and theparticipants wanted to continue this training.
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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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