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Enregistrement W7137608230

Knowledge for a Sustainable World

2015· other· en· W7137608230 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueDirectory of Open access Books (OAPEN Foundation) · 2015
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInternational Fund for Agricultural DevelopmentUniversity of WaterlooTechnische Universiteit EindhovenUniversity of Dar es SalaamUnited States Agency for International Development
Mots-clésVariety (cybernetics)Context (archaeology)SustainabilitySubject (documents)Higher educationAgency (philosophy)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The search for answers to the issue of global sustainability has become increasingly urgent. In the context of higher education, many universities and academics are seeking new insights that can shift our dependence on ways of living that rely on the exploitation of so many and the degradation of so much of our planet. This is the vision that drives SANORD and many of the researchers and institutions within its network. Although much of the research is on a relatively small scale, the vision is steadily gaining momentum, forging dynamic collaborations and pathways to new knowledge.The contributors to this book cover a variety of subject areas and offer fresh insights about chronically under-researched parts of the world. Others document and critically reflect on innovative approaches to cross-continental teaching and research collaborations. This book will be of interest to anyone involved in the transformation of higher education or the practicalities of cross-continental and cross-disciplinary academic collaboration. The Southern African-Nordic Centre (SANORD) is a network of higher education institutions from Denmark, Finland, Iceland, Norway, Sweden, Botswana, Namibia, Malawi, South Africa, Zambia and Zimbabwe. Universities in the southern African and Nordic regions that are not yet members are encouraged to join.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,155

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0040,008
Communication savante0,0160,016
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0460,024

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,315 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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