WP series: Mathematics Stagnation Nation series for the USA (Part 2) Math (Grade 4 & 8) stagnations of the 50 states of the United States: national, states, and cities & Their past growth compared to the projected MMU1 impacts on math as upheavals
Notice bibliographique
Résumé
In this visual timeline -driven observational report and analysis based on the math grades 4 and 8 of the NAEP (the National Re port Card) of the USA 1992 -2015 (during 23 years), we demonstrate that the following 7 key points : 1) for the 50 USA states, the math stagnations are real, not something to wisp away as the stagnations kicked in around 2003 -2007 to the majority of the USA states for the math grade 4; 3) the math stagnations seemed to kick in a bit of time lag for the math grade 8 some years after the math stagnations kicking in for the math grade 4; 4) we observed this for the entire 50 states a gainst the national (public) average timelines; 5) the math stagnations even for the fastest math growing states out of the 50 states; 6) outside the 50 USA states, DC and DoDEA haven't had full-blown math stagnations yet, but their growths have slowed dow n significantly around 2013 - 2015; 7) all their timeline math growths plotted against the expect MMU
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,009 |
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 ».