TREND: National Center for Education Statistics. Institutional Finance - Postsecondary Education: Balance Sheet by Line Item - Private Not-For-Profit Institutions | State: Maryland | Educational Institution: Johns Hopkins University, Loyola University Maryland, Stevenson University, McDaniel College, Notre Dame of Maryland University, Mount St. Mary's University, Washington College, St. John's College | Finance Line Item*: F2H02 | Finance Line Item: Value of endowment assets at the end of the fiscal year, 2004 - 2016. Data Planet™ Statistical Datasets: A SAGE Publishing Resource Dataset-ID: 017-007-002
Notice bibliographique
Résumé
National Center for Education Statistics. Institutional Finance - Postsecondary Education: Balance Sheet by Line Item - Private Not-For-Profit Institutions | State: Maryland | Educational Institution: Johns Hopkins University, Loyola University Maryland, Stevenson University, McDaniel College, Notre Dame of Maryland University, Mount St. Mary's University, Washington College, St. John's College | Finance Line Item*: F2H02 | Finance Line Item: Value of endowment assets at the end of the fiscal year, 2004 - 2016. Data Planet™ Statistical Datasets: A SAGE Publishing Resource Dataset-ID: 017-007-002 Dataset: Provides finance line item data for private not-for-profit postsecondary institutions in the United States. Specific data elements include such items as institutional revenues by source (eg, tuition and fees, government, private gifts); institutional expenditures by function (eg, instruction, research, plant maintenance and operation); physical plant assets and indebtedness; and endowment investments. Data are from the Integrated Postsecondary Education Data System (IPEDS) conducted by the NCES. IPEDS involves annual institution-level data collections. All postsecondary institutions that participate in federal programs providing financial assistance to students are required to report data using a web-based data collection system. This annual component of IPEDS collects data that describe the financial condition of postsecondary education in the nation. These data are used to monitor changes in postsecondary education finance and to promote research involving institutional financial resources and expenditures. Note that reporting requirements for private and public institutions differ, and data availability may vary by year. http://nces.ed.gov/IPEDS/ Category: Education Subject: Higher Education, Expenditures, Finances Source: National Center for Education Statistics The National Center for Education Statistics (NCES) is the primary federal entity in the United States for collecting and analyzing data related to education in the US and other nations. NCES is located within the US Department of Education and the Institute of Education Sciences. The NCES fulfills a congressional mandate to collect, collate, analyze, and report complete statistics on the condition of US education; conduct and publish reports; and review and report on education activities internationally. The NCES is one of four centers (along with the National Center for Education Research, the National Center for Education Evaluation and Regional Assistance, and the National Center for Special Education Research) charged with carrying out the work of the Institute of Education Sciences. http://nces.ed.gov/
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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 | 0,003 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,022 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,145 | 0,140 |
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 ».