Experience and insight: Canada-ASEAN exchanges program
Notice bibliographique
Résumé
Ts. Hafizah is a senior lecturer at UiTM Pulau Pinang and is currently taking a break from teaching to focus on her PhD studies. While working on her degree, she received the Canada-ASEAN Scholarship and Educational Exchanges for Development (SEED) from the Canadian Bureau for International Education. This awesome scholarship allowed her to spend six months as a Visiting Research Student (VRS) at the University of Ottawa, Canada, from January to June 2024. This program, offered every year by the Government of Canada, provides students from ASEAN member countries with the opportunity to engage in short-term study or research at Canadian institutions. The scholarships and educational exchanges aim to support the achievement of all sustainable development goals (SDGs) and align with the SEED goals which is to strengthening people-to-people ties between Canada and the Indo-Pacific region. Therefore, to qualify for the scholarship, students must apply and meet certain requirements, including having their local university partnered with the Canadian institution where they wish to study or conduct research. Luckily, in 2022, our Vice-Chancellor at UiTM established a strategic partnership with the University of Ottawa, making this scholarship opportunity possible! Ts. Hafizah really made the most of her time during the attachment program, soaking up all the knowledge and experience she could from the university and the area around it. She was guided by Prof. Dr. Ghasan Doudak from the Department of Civil Engineering at the University of Ottawa, who helped her with her research. With his support, she was able to test timber beams and take advantage of the university's top-notch equipment and facilities. She also got the chance to attend the 2024 Ottawa Wood Solutions Conference organized by the Canadian Wood Council (CWC). It was a great way for her to meet new people in her field and pick up some cool insights about timber structure research. A bunch of pros from the timber industry, including university experts and folks from different sectors, were there.
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 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 | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,045 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,030 | 0,003 |
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 ».