Notice bibliographique
Résumé
Many individuals and organizations contributed to the successful completion of this Court Executive Development Program research project. Notable among those supporting research on succession planning in the courts are Hon. Edward R. Post, Chief Judge of the 20 th Circuit Court; Hon. Mark A. Feyen, Chief Judge of the Ottawa County Probate Court; and members of the Courts ’ Leadership Team, Sandi Metcalf, Kelly Aylsworth, Jennell Challa and Penni DeWitt. Special thanks are also due the State Justice Institute, which provided essential financial support in the form of scholarships and grants. Without this SJI support, trial courts would not have the benefit of this important research on employee development. As with any type of research project, data collection can be troublesome without willing research participants. In this effort, all judges of the 20 th Circuit and Ottawa County Probate Courts participated, as well as supervisors and members of the Strategic Planning Oversight Team. Beyond the subject courts, several members of the Michigan Association of Circuit Court Administrators devoted time to complete survey questions and provide helpful suggestions and select Ottawa County Officials assisted with personal interviews. Specifically, the interviewees were County Administrator, Alan G. Vanderberg; Human Resources Director Marie Waalkes
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,096 | 0,094 |
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 ».