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Enregistrement W7115167388 · doi:10.1108/qrde-12-2008-0009

Author Biographical Data

2008· article· en· W7115167388 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueQuarterly review of distance education · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEducational technologyEducational researchState (computer science)Distance educationInformation technologyInstructional technologyClinical neuropsychologyHigher education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Michael K. Barbour is an assistant professor of instructional technology at Wayne State University in Detroit, Michigan. He received his bachelor’s and master’s degrees from Memorial University of Newfoundland and his PhD from the University of Georgia. His research interests focus on the effective delivery and support of rural K-12 students learning in online learning environments.Teklu Abate Bekele is a doctoral candidate in the Institute for Educational Research at the University of Oslo.Robert Hannafin is an associate professor in the Department of Educational Psychology at the University of Connecticut. He received his PhD in learning and instructional technology at Arizona State University in 1994. His research interests include examining open learning environments and technology integration in public school classrooms.Andri Ioannou is a doctoral student in the educational technology program at the University of Connecticut. She received a MA in educational technology from the University of Connecticut and a BS in computer science from the University of Cyprus. Ioannou is interested in how technology can improve learning, productivity, networking and collaboration. Her research interests include Web-based learning and online learning environments.Douglas A. Kranch is a professor of computer information systems at North Central State College, Mansfield, OhioMichael Paul Menchaca is an assistant professor in the Department of Educational Technology at the University of Hawaii at Manoa.Anthony A. Piña is dean of online studies for the Sullivan University System, Kentucky’s largest private higher education institution. He has been in the field of instructional technology since 1987 and has worked in both academic and industry settings. He has taught at the secondary, community college, and university levels and has developed and taught many online and hybrid (blended) courses. Piña and has been a consultant to Fortune 500 corporations, small businesses, government agencies, university consortia, K-12 schools, and the U.S. Military. He is a past president of the Division of Distance Learning of the Association for Educational Communications & Technology and of the Community College Association for Instruction & Technology. Pina is a frequent presenter at professional conferences and has published one book and several journal articles on instructional technology and distance learning.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,065
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,689

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,065
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0080,010
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,5170,308

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,342 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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