D9.1 - 1 st REPORT ON GOOD PRACTICES ON TRAINING & LEARNING EXCHANGE PROGRAM (BCC ACTIVITIES, SUMMER SCHOOLS, BLUE MOVE ACTIVITY, REPORT OF ACTIVITES FROM THE STUDENTS' EXPERIENCE)
Notice bibliographique
Résumé
The deliverable reports on the achievements were accomplished within WP9 during the first year of the project. “Virtual Blue Career Center in the Black Sea”, has been launched to provide a platform for blue economy-related professional courses, qualifications, mobility and employment opportunities, projects, internships, workshops, and all information related to the Blue Move subtask for young students and scientists. Under Ph.D. “Programme on Blue Growth”, Ph.D. calls are launched. The “Summer Schools & Training and Learning Exchange Program” was conducted successfully on 23-25 August 2022 with the participation of 12 early career ocean professionals from Black Sea countries. During the summer school, leading researchers and blue economy experts across Europe shared the fundamentals of marine science and sustainable blue economy in the Black Sea. Blue Move” Activity, led by CETMAR, delivered Good practices on Blue Move. The Black Sea Young Ambassadors Programme launched a call and selected the second cohort of Young Ambassadors. Jointly with the Black Sea CONNECT Project, Black Sea Young Ambassadors conducted local, regional and online activities (such as field trips, photography contests, informative workshops, and social media posts including fact sheets and videos ) to raise awareness on the Black Sea and the Strategic Research and Innovation Agenda during Spring-Summer 2022 period. Lastly, Hands-on activities for school children started with a selection of teaching material for schools and the identification of schools to work with.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,121 | 0,073 |
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 ».