Call for Papers 8 Committee Reports Awards
Notice bibliographique
Résumé
Summer seems like it has zipped by and Fall Quarters and Semesters are just around the corner for all of us. Not only does that mean we are all revving up for the return of the student hordes, but it is also time to start thinking about next year’s ASEE Annual Conference in Vancouver. Be on the lookout for the call for papers from this year’s Program Chair, Mike White. I am already getting excited about the meeting and the location as well! Before jumping into what has been happening since the conference in Louisville, I wanted to thank one more time all of the attendees and contributors for making the ELD sessions in Louisville so successful. Despite competing with another big conference for the second straight year and losing some attendees due to travel budget cuts, we again had a respectable turnout of the ELD membership. The session evaluations from Louisville were universally positive and the Lightning Talks experiment for the Get Acquainted Session was very well received. Overall, all sessions were again rated between “Good (4) ” and “Excellent (5). ” There was, of course, also constructive criticism received and passed on to this year’s Program Chair and Program Planning Committee. There is always room for improvement and the evaluations are definitely being taken into account for this year’s planning. While I am in the thanking mode, thanks again to the moderators, the Mentoring Committee, the Publications Committee, the Development Committee, the Directors, and the Program Planning Committee for taking on some so much of the conference workload…the conference would not have come off without you. For a list of the current officers and committee chairs, see
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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 | 0,010 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,020 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,755 | 0,794 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex 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 ».