Notice bibliographique
Résumé
This paper reports on an analysis of qualitative data accrued across four research studies that addressed the experiences of field instructors in evaluating students and providing corrective feedback when necessary. Findings suggest that while tools for field evaluation are increasingly attempting to provide standardized, objective, and “impartial” measures of performance, these evaluations nevertheless occur within a professional and relational context that may undermine their value. As social workers, field instructors are guided by the professional values of respecting diversity, focusing on strengths and empowerment, advocating for vulnerable individuals, and valuing relationships as avenues for growth and change. By placing field instructors in a gatekeeping role, the university requires them to advocate for particular normative standards of professional behavior and to record a negative evaluation for a student who fails to achieve or adhere to these normative standards. Such activities can be in direct conflict with social workers' personal and professional values, thereby creating a disquieting paradox for the field instructor. Models of student evaluation must consider the influence of this conflict on the field instructor's ability to fulfill the role of professional gatekeeper and must find new ways of addressing the problematic student.
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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 | 0,019 | 0,060 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,047 |
| Communication savante | 0,032 | 0,026 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,004 |
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 ».