Mining education in Russia in the 18th–early 20th centuries: From factory schools to universities
Notice bibliographique
Résumé
The article reviews the pace of mining education in the Russian imperial period. The concept of mining engineering in Russia historically formed as a version of traditional education intrinsic to continental Europe. In the 18th–the first half of the 19th centuries, cultivation of mining education was the responsibility of the imperial government. The first factory schools appeared in Russia in the first quarter of the 18th century at the governmentowned factories. The first principal of the Ural works V. N. Tatishchev developed a program combining general and vocational education. In 1773 in Saint-Petersburg, the Mining Training School opened its doors and gave rise to engineering education. In the first half of the 19th century, in the regions of government-owned mining practices, the formed system of mining education embraced primary and secondary schools of engineering. In the second half of the 19th–the early 20th centuries, the network of mining training establishments expanded thanks to concern of local self-administration, conventions of mining industrialists and charity community. In the early 20th century, mining engineers were trained at the specialized universities in Saint-Petersburg, Yekaterinoslav and Yekaterinburg, as well as at the mining and metallurgical departments of the Kharkov Technical Institute, Tomsk Technological Institute, and at the Don, Warsaw and Petersburg Polytechnics. The higher school of mining in Russia distinguished itself with its high quality of education integrating basic and applied sciences. Russian primary and secondary mining engineering establishments, although few in number, were equal to European schools in terms of the quality of education. By the number of primary and secondary specialized schools in engineering, Russia fell behind its European neighbors.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».