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Enregistrement W6969614934 · doi:10.5683/sp3/gu8s4q

Survey of Earned Doctorates, 2003-2008 [Canada] [Excel]

2015· dataset· en· W6969614934 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2015
Typedataset
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAssisted Reproductive Technology and Twin Pregnancy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReceiptHigher educationDebtCensusStudent debtCareer pathAffect (linguistics)Parliament

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The Survey of Earned Doctorates (SED) is an annual census of doctorate recipients in Canada that was conducted for the first time on a national basis during the 2003-2004 academic year. The basic purpose of this survey is to gather data about all doctoral graduates in Canada to inform government, associations, universities and other stakeholders on the characteristics and plans of these very highly qualified graduates as they leave their doctoral programs.</p> <p>The survey's key data objectives are to evaluate the impact of the various sources of institutional funding; to gather information on the retention of doctoral students in Canada; to gain a better understanding of postgraduate education financing and debt level; to allow labour market planners to assess the additions to the domestic stock of highly qualified human resources in various fields; and, to allow an examination of the path to receipt of doctoral degrees and the impact of foreign students. </p> <p>The survey collects data about the graduate's postsecondary academic path, funding sources, field of study and his/her immediate postgraduate plans.</p> <p>The data from the SED can be used by universities and governments to make policy decisions that affect graduate education throughout Canada, by federal agencies to inform parliament and to make decisions about financial commitments that affect graduate education throughout Canada; and, in the evaluation of graduate education programs, strategic planning at the provincial level, labour force projections, and affirmative action plans at all levels. </p>

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,252 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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