120121Chapter 8 World Civility Index and Inner Development Goals: Connecting inner development to mainstream success
Notice bibliographique
Résumé
This article introduces the World Civility Index (WCI), a pioneering initiative by the International Soft Skills Standards & Testing (IITTI) that integrates the principles of the Inner Development Goals (IDGs) framework, aiming to quantify and elevate the importance of soft skills in both the workplace and broader society. In an era where technical skills have traditionally dominated educational and corporate landscapes, the increasing significance of soft skills like empathy, communication, and intercultural awareness is becoming undeniable. Yet, formal recognition and measurable standards for these skills have been notably absent. The WCI emerges as a solution, offering a universal metric for evaluating and credentialing soft skills, akin to a personal credit rating in finance. Developed through a collaborative effort involving soft skills trainers and technology experts, the WCI promotes a micro-learning model, encouraging daily engagement with inner development qualities and providing tangible proof of personal growth. This novel approach not only enhances employability and company culture but also aligns with the United Nations Sustainable Development Goals (SDGs), particularly SDG 8 emphasizing decent jobs and economic growth. Deployed across 19 countries and embraced by diverse organizations, the WCI represents a significant step toward integrating essential human values into global business practices, thereby fostering a more civil, empathetic, and interconnected world.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,104 | 0,024 |
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 ».