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Enregistrement W1607771860

Boundary-spanning: Engagement across disciplines, communities, and geography

2014· article· en· W1607771860 sur OpenAlexaffabout
Valerie Osland Paton, Charles C. Reith, Karon Harden, Crystal Tremblay, Rogério Abaurre

Notice bibliographique

RevueJournal of higher education outreach & engagement/Journal of higher education outreach and engagement. · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService-learningScholarshipCurriculumGlobeGeneral partnershipSociologyPublic relationsCommunity engagementHigher educationPolitical scienceEconomic growthPedagogy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Narratives from 3 presenters at the closing session of the 2013 Engagement Scholarship Consortium Conference demonstrate that higher education institutions and communities can forge deep and sustainable relationships to address the wicked problems in their countries and communities. University leaders in Nigeria described how students and faculty at the American University participate in service-learning courses and programs that have generated important local economic impacts. A community partner described the impact on educational access and civic leadership for a partnership between a Brazilian high school curriculum provider and a U.S. university, Texas Tech. A young Canadian scholar who works with marginalized, stigmatized, and excluded communities in the world described these partners as environmental heroes and shared a powerful vision of university and community collaboration across the globe. Together, these narratives weave a vision for global partnerships that have tangible impacts for peace, economic security, educational access, and quality of life

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,089

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0300,046
Communication savante0,0140,016
Science ouverte0,0020,036
Intégrité de la recherche0,0050,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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