ADULT BASIC SKILLS AND DIGITAL TECHNOLOGY: RESEARCH FROM THE UK
Notice bibliographique
Résumé
Lack of basic skills has been seen as a key factor in disadvantage, high levels of unemployment and social exclusion. This linkage has been demonstrated across a number of Member States within the E.U. (BSA 1999) and also worldwide. In an international study of adult functional literacy (International Adult Literacy Survey- IALS), carried out by the Organisation of Economic Cooperation and Development (OECD 1995 and 1997), substantial variation was shown in literacy and numeracy levels; Scandinavian countries showed small proportions of adults operating at the lowest levels (e.g. 7 % in Sweden) whilst a number of English speaking countries such as the UK, Australia, Canada, and the USA showed much higher proportions (over 20 % in some cases). Total illiteracy is rare within the UK, but one in sixteen adults if shown a poster advertising a concert being held at a specific place cannot identify where the concert is being held, and one in four adults cannot calculate the change they should get out of £2 when they buy three articles of value 45p, 45p and 68p. Within the UK, it is estimated that maybe some 7,000,000 adults are operating at low levels of literacy and numeracy. The impact on personal economic prospects and the
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».