Writing relationships: Collaboration in a faculty writing group
Notice bibliographique
Résumé
Our faculty writing group began in 2009 and over the past three years it has grown into a successfully publishing community of practice. When we’ve presented papers on the writing group at conferences, we’ve found that the first question asked tends to be: How did you get the writing group to work? It’s a deceptively simple question but the answer taps into many issues surrounding the difficulty of faculty writing and publishing in academic contexts. For many academics, the challenge of navigating the competitive discourse demands of conducting research and publishing journal articles while at the same time navigating teaching and administrative loads often leads to anxiety and stress. The purpose of this paper is to explore why members of this group continue to participate and why we have been able to successfully write and publish individually and as a group. This study used ‘the self as data’, a qualitative methodology. The data collected consisted of weekly written reflections, additional written narratives by each group member, and recordings of meeting discussions. We analysed the data qualitatively using Merriam’s (2009) constant comparison method to generate themes. Results indicate that members attended the group because they were looking for a place to 1) get support for research and writing; and 2) to cope with negotiating academic cultures. We argue that the ethos of ‘no-competition’ and ‘relationships-first’ were crucial in fostering collaboration and productivity despite diverse individual differences. We offer this analysis of our experiences, not only in terms of practicalities but also as an alternative way of working in the academy.
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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 | 0,030 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,037 | 0,021 |
| Communication savante | 0,015 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».