Untersuchung des Einflusses persoenlicher Merkmale auf Testergebnisse in einem Fahranfaengerkurs
Notice bibliographique
Résumé
Das Basistrainingsprogramm Gearing up (Hochschalten) des kanadischen Sicherheitsrates (Canada Safety Council, CSC) besteht aus einem theoretischen und praktischen Training. Das Kursformat besteht typischerweise aus einem Abend in einem Klassenraum gefolgt von zwei Tagen praktischer Unterweisung an einem Wochenende. Die Teilnehmer muessen eine Vielzahl der Punkte der MOST-II (Motorcycle Operator Skill Test) Fertigkeiten-Evaluation absolvieren, um den Kurs zu bestehen. Gearing Up wird in ganz Kanada und der Provinz Ontario (Bevoelkerung 13 Millionen) angeboten. Ueber 13.000 Teilnehmer nehmen jedes Jahr an diesem Programm teil, das an 25 unterschiedlichen Standorten angeboten wird. In Kanadas Hauptstadt registrieren sich beim Ottawa Safety Council (OSC) jaehrlich ueber 1.000 Teilnehmer an einem der drei Trainingsstandorte. 1998 begann der OSC mit der Erfassung detaillierter Schuelerstatistiken, die Alter, Geschlecht, Vorerfahrung und Testleistung erfassten. Dieser Bericht deckt den Zeitraum von 1999 - 2009 ab, sofern nicht anders angegeben. In einem gegebenen Unterrichtsjahr variiert das Teilnehmeralter von 16 bis 75, mit dem durchschnittlichen Alter, das von 32,6 im Jahr 1999 bis auf 36,5 im Jahr 2009 anstieg. Frauen machten 24,9 Prozent der Schueler von 1999 aus, und ihre Anzahl stieg bis 2009 auf 32,4 Prozent der Eingeschriebenen an. Dieser Bericht untersucht die Testdaten in Bezug auf Fertigkeiten von 9.138 Teilnehmern, um die Auswirkungen von Alter, Geschlecht und Vorerfahrung in Bezug zum Testergebnis setzen. Unter Anerkennung der Tatsache, dass Testergebnisse oft eine Funktion von koerperlicher Muedigkeit oder Lernueberlastung sind, will die Analyse bestimmen, ob alternative Modelle besser fuer eine zunehmend unterschiedliche Teilnehmerpopulation geeignet sein moegen. ABSTRACT IN ENGLISH: The Canada Safety Council (CSC) Gearing Up basic training program consists of theoretical and practical training. The course format is typically one evening in a classroom setting followed by two days of practical instruction over one full weekend. Students must pass a variation of the MOST-II skills evaluation in order to pass the course. Gearing Up is offered across Canada, and in the Province of Ontario (population 13 million) over 13,000 students enroll in the program each year, at one of 25 locations. In Canada's capital, the Ottawa Safety Council (OSC) annually enrolls over 1,000 participants at one of three training sites. In 1998, the OSC began recording detailed student statistics including age, gender, prior experience, and test performance; this paper covers the period 1999-2009, except where noted. In a given teaching year, student age varies from 16 to 75, with the average age increasing from 32.6 in 1999 to 36.5 in 2009; while women represented 24.9 percent of 1999 students, their numbers increased to 32.4 percent of enrollments by 2009. This paper examines the skill test data of 9,138 students to determine the effect of age, gender, and prior experience on test outcome. Recognizing that test outcome is often a function of physical fatigue or learning overload, the objective of the analysis is to determine if alternate delivery models might better suit an increasingly diverse student population. (A) Beitrag zum Themenbereich Fahrer der 8. Internationalen Motorradkonferenz 2010. Siehe auch Gesamtaufnahme der Tagung, ITRD D368201.
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 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 | 0,007 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».