MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7101006706

The Centre for InterculturalLearning of the CanadianForeign Service Institute is thelargest organizer of cross-cul-

2015· article· en· W7101006706 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSolidification and crystal growth phenomena
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGovernment (linguistics)PersonalizationService (business)Training (meteorology)Process (computing)Set (abstract data type)Core (optical fiber)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

tural and international training programs in Canada for outgoing government and private-sector workers. Four years ago, the Centre embarked on a process to review and redesign its training curricu-lum and evaluation systems, with the ultimate aim of expanding the systems to cover personnel selection for overseas assignments and performance monitor-ing after arrival. Prior to the redesign process, several weaknesses of our training programs, and of most other cross-cultural training pro-grams, were identified. In the first place, there was an inconsistency of content, as much of the course design depended on the preferences of individual trainers. Second, training design was somewhat incoherent, that is, not sufficiently based on a theory or set of empirical generaliza-tions about what makes for a successful cross-cultural worker. In other words, a thorough competency analysis of inter-cultural effectiveness had never been done. Third, while a consistent core cur-riculum is desirable, there was not suffi-cient customization to individual needs. Finally, although the programs were in some loose way using a competency-based approach (some general notions of what constituted successful performance certainly existed), they were not easily evaluable in the sense of having precise and observable definitions of the expected results of the training once the trainee had been overseas for some time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,348
Score d'incertitude au seuil0,256

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,241 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetSolidification and crystal growth phenomenaTravaux en français237 207