Пути оптимизации формирования эстетической культуры будущих хореографов
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
1. Рєпнова Т. П. Тренінг емоційної зрілості / Т. П. Рєпнова // Практична психологія та соціальна робота. – 2006. – № 3. – С. 14-16. 2. Петько Л.В. Виховний і професійний аспекти музично-педагогічної спрямованості навчання іноземної мови студентів ВНЗ у системі музично-педагогічної освіти / Л.В.Петько // Музика та освіта ; гол.ред. Л.М.Масол. – Київ : Педагогічна думка, 2013. – № 3. – C. 14–18. URI http://enpuir.npu.edu.ua/handle/123456789/7872 3. Тернопільська В.І. Система виховання соціально-комунікативної культури учнів загальноосвітньої школи у позаурочній діяльності: дис. … доктора пед. наук : 13.00.07 / Тернопільська Валентина Іванівна. – К., 2009. – 573 с. 4. Тернопільська В.І. Соціально-комунікативна культура школяра: шляхи сходження : монографія / В.І. Тернопільська. – Житомир : Вид-во ПП “Рута”, 2008. – 300 с. 5. Pet’ko L.V. Formation of professionally oriented foreign language teaching environment in the conditions of university for students of art specialties / L.V.Pet’ko // Economics, management, law: problems of establishing and transformation: Collection of scientific articles. Psychology. Pedagogy and Education. – Al-Ghurair Printing & Publishing LLC, Dubai, UAE, 2016. – P. 395−398. URI http://enpuir.npu.edu.ua/handle/123456789/9779 6. Pet’ko Lyudmila. Isadora Duncan and Sergey Esenin // Lyudmila Pet’ko, Yevgenia Shpota // Intellectual Archive, 2014. – January. – Volume 3. – Number 1. – Toronto : Shiny Word Corp. – Р. 82–88. URI http://enpuir.npu.edu.ua/handle/123456789/7844
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.025 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it