Notice bibliographique
Résumé
Erno August Lehtinen (male), Born 1950, Turku Finland, ORCID identifier 0000-0001-6188-862X Finnish citizen Education and degrees awarded 1984 Ph.D., Educational Science, University of Turku; 1979 Licentiate of Education, University of Turku; 1976 MA, Educational Science, University of Turku Current position 2018- Professor Emeritus (part time contract, 10%), Department of Teacher Education, University of Turku, Finland 2019- Visiting professor, Education Academy and Institute of Education, Vytautas Magnus University, Lithuania Previous work experience 2010-2014 Academy Professor (distinguished research professor nominated by the Academy of Finland) 2003-2009 Vice Rector of the University of Turku 1998 – 2018 Professor of Education, University of Turku (50% 2003-2009; leave of absence 2010-2014) International visiting professorships: 2013 October- December, 2019 May, Visiting professor: Universität Regensburg, Germany 2011 (November) - 2012 (January)Visiting professor: University of Gothenburg, Sweden 2006 (January –February )Visiting Professor: Simon Fraser University, Canada, Universität Regensburg, Germany (March-April); Max Planck Institut Berlin, Germany (May-June). 1994 (January-December) Visiting Professor, Learning Research and Development Center, University of Pittsburgh, USA 1990 (April - June) Visiting Professor, Centre for Research on Learning and Instruction, University of Edinburgh, UK Research funding (Only projects in which Lehtinen has been the PI) About about 40 project funded by Research Council of Finland, European Union, Nordforsk, Ministry of Education, International and Finnish foundations. Experience as academic supervisor Supervision of doctoral, and post-doctoral studies from 1988 (University of Turku, University of Joensuu, University of Jyväskylä, University of Tampere, in Finland; University of Tartu, Estonia, University of Regensburg Germany; Technical University of Munich, Germany; Vytautas Magnus University, Lithuania). Supervisor of 50 completed PhD degrees. Scientific associations and awards European Association for Research on Learning and Instruction, EARLI (Member of the Executive Committee 1989-93, President Elect 1999-2001, President 2001-2003; ex office member of the Executive Committee 2013-2017. American Educational Research Association (Member) 1990- .Finnish Academy of Science and Letters (Invited Member), 2000- Outstanding Publication Award of the European Association for Research on Learning and Instruction 2007 (together with Minna M. Hannula). Honorary doctorate, Gothenburg University (Sweden) 2008. Oeuvre Award, European Association for Research on Learning and Instruction, 2009. International Academy of Education (Invited Member) 2010-
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,188 | 0,098 |
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 ».