User education for the Caribbean Information System
Notice bibliographique
Résumé
User Education for the Caribbean Information System -Some Appropriate Methods and Techniques The concept of user education and training defined in an earlier session, is the one within which this presentation is framed.The paper considers some programme alternatives, methods and techniques which are likely to create among existing and potential users of CARISPLAN a greater awareness of the value of information for socio-economic planning and development and instill in these users positive attitudes leading towards the need to seek and use information.Suitable programmes which could provide some of these target users with skills to discover and search relevant information sources are outlined.Assumptions The paper assumes that the environmental situation has been carefully studied, goals and objectives have been formulated, target audiences and their information needs identified, and that existing and potential information and other suppõrt resources which may be necessary for programme implementation have been identified and ensured.Some programme alternatives may also have been examined and selected.Annex I of this paper is a modified outline of a plan of action which is distributed by LOEX Clearing House U, It indicates steps to be considered in the planning and implementation stages and may be consulted when planning yòur exercise for presentation on Friday.Promoting the Value of Information One of the objectives of CARISPLAN is to assist member states of the Caribbean Development and Co-operation Committee in developing an information
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,321 | 0,103 |
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 ».