Sveučilišni repozitorij elektroničkih magistarskih radova i doktorskih disertacija i njegova uloga u unapređivanju znanstvenog i nastavnog rada na sveučilištu : Diplomski rad
Notice bibliographique
Résumé
Magistarski radovi i doktorske disertacije jedan su od najznačajnijih intelektualnih proizvoda sveučilišne akademske zajednice i stoga nezaobilazan izvor znanstvenih informacija. Napredak informacijske tehnologije doveo je do sve učestalije pojave ove vrste znanstvenih radova u elektroničkom obliku. Namjera je ovoga rada prikazati prednosti magistarskih radova i doktorskih disertacija u elektroničkom obliku te još uvijek postojeće nedostatke koji su doveli do toga da u manjim i manje razvijenim sveučilišnim i knjižničarskim zajednicama elektroničke inačice još uvijek nisu uvelike rasprostranjene. U radu je prikazano nekoliko svjetski poznatih elektroničkih repozitorija magistarskih radova i doktorskih disertacija (The Networked Digital Library of Theses and Dissertations (NDLTD), Texas Digital Library (TDL), Theses and Dissertation online (TDX), Networked Digital Library of Theses and Dissertations (NDLTD), Australasian Digital These Program (ADT), i Theses Canada collection of Canadian theses at Library and Archives Canada (LAC)), te nekolicina hrvatskih (Digitalni repozitorij Odsjeka za informacijske znanosti Filozofskog fakulteta Sveučilišta J. J. Strossmayer u Osijeku, Doktorske disertacije Sveučilišta u Rijeci, Repozitorij Medicinskog fakulteta Sveučilišta u Zagrebu, Digitalni arhiv Filozofskog fakulteta u Zagrebu te nekoliko riječi i o Osječkom sveučilištu). U skladu sa zadaćama visokoškolskih knjižnica, a vezano uz doktorske disertacije i magistarske radove obranjene na matičnom visokom učilištu, donose se prijedlozi za uspostavu elektroničkog repozitorija knjižnica koji bi uvelike unaprijedio kvalitetu i kvantitetu usluga visokoškolskih knjižnica, a time i postao značajan čimbenik u unapređivanju nastavnog i znanstvenog rada na sveučilištu.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; les deux têtes enseignantes 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 ».