University Scholar Series: Tatiana Shubin
Notice bibliographique
Résumé
Moving in Circles: the Beauty and Joy of Mathematics for Everyone Tatiana Shubin joined the faculty of San Jose State University in 1985 after earning her Ph.D. in Mathematics from University of California, Santa Barbara. In 1998, she founded San Jose Math Circle and the Bay Area Math Adventures. In 2006, Shubin became a co-founder of the first Math Teachers' Circle in the US. This circle proved to be a seed which germinated to produce the entire Math Teachers' Circle Network. She launched the Navajo Nation Math Circles project in 2012, became a co-founder and co-director of the Alliance of Indigenous Math Circles, which aimed at spreading the culture of problem solving and the joy of doing mathematics to Native American students and teachers everywhere in the US. In 2006, she won the Northern California, Nevada, and Hawaii Section (a.k.a. Golden Section) of the Mathematical Association of America Award for Distinguished College or University Teaching of Mathematics. In 2017, she received the Mary P. Dolciani Award which recognizes a pure or applied mathematician who is making a distinguished contribution to the mathematical education of students in the United States or Canada. Shubin also translated and edited several books published by the American Mathematical Society in the MSRI Mathematical Circles Library book series. She is also the chair of the Editorial Board of the series.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».