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Enregistrement W1762051346 · doi:10.47381/aijre.v23i1.648

Contemporary Paradigms of Rural Teaching: The Significance of Place

2013· article· en· W1762051346 sur OpenAlexaff
Nicole Green, Genevieve Noone, Andrea Nolan

Notice bibliographique

RevueAustralian and International Journal of Rural Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyRelevance (law)PedagogyInterpersonal communicationConceptual frameworkRural areaTeacher educationEveryday lifePublic relationsSocial sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper begins by setting the scene with an overview of a recent literature review examining teacher preparation for rural and remote settings. The discussion considers the relevance of the findings, exploring possibilities of reconceptualising rural teacher education. The next section of the paper engages with a move away from a deficit model and negative perceptions of rural Australia, to consider more contemporary paradigms of rural teaching. Two studies will be presented which have drawn upon various research methods and conceptual frameworks to inquire with families and teachers about the everyday life of living and working in rural and/or remote locations. The research methods and conceptual frameworks of the studies shared in this paper contribute to on-going research and offer possible foci for conversations about enabling approaches for rethinking rural and remote locations as not simply a physical location, but the ‘whole experience of being there’. The findings of the literature review and the two studies suggest that more attention to the personal, interpersonal and collective experiences of (rural) place, in both pre-service teacher preparation and early career teacher support, may assist in teacher transitions into rural and remote education settings.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,053
Communication savante0,0080,010
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,336 · 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

Citations36
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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