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Enregistrement W7008765361

Creación de cuestionarios en Editor XML/Gráfico basado en Eclipse RCP

2018· other· es· W7008765361 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuee-Archivo (Carlos III University of Madrid) · 2018
Typeother
Languees
DomaineComputer Science
ThématiqueEngineering and Information Technology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEclipseQuarter (Canadian coin)XML
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El e-Learning permite la educación y capacitación a través de Internet. Cuando hablamos de e-Learning, hablamos de la posibilidad que ofrecen los sistemas informáticos de crear cuestionarios interactivos, representarlos sobre cualquier plataforma o tecnología, acceder a ellos independientemente de donde nos encontremos y responderlos en cualquier momento, además de la posibilidad de ver los resultados o crear estudios, estadísticas e informes acerca de ellos. Una de las principales características es que gracias a los estándares existentes, estos sistemas permiten intercambiarse información entre ellos. \nHoy en día, existen multitud de aplicaciones web que ofrecen al usuario opciones para crear sus propios cuestionarios, compartirlos, contestarlos, puntuarlos, visualizar los resultados, etc. Suelen estar integrados en sistemas LMS (Moodle o Dokeos) o sistemas para la edición de MOOCs (EDX), y la gran mayoría utiliza XML como lenguaje de representación de todas esa información. Sin embargo, se trata de sistemas muy acoplados y dependientes de su propia tecnología. \nEste proyecto separa la definición y edición de cuestionarios de lo que sería la parte relativa a la presentación e interacción con el usuario final. Consiste en una aplicación que incluye un editor de ficheros XML (que van a ser los cuestionarios en sí), acompaño de un editor gráfico que permite modificar y pre-visualizar de manera sencilla y rápida cómo queda el cuestionario. \nEl entorno se ha desarrollado bajo la tecnología Eclipse RCP, que permite definir una aplicación de escritorio desde cero a la cual se la va añadiendo funcionalidad. De esta forma, se consigue un entorno que no va a depender de acceso a la red, salvo a la hora de compartir los proyectos de test generados.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,011

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,183 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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