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Enregistrement W1802549075

Engineering and Social Justice: How to help students cross the threshold

2009· article· en· W1802549075 sur OpenAlexaff
Jens Kabo, Richard Day, Caroline Baillie

Notice bibliographique

RevueChalmers Publication Library (Chalmers University of Technology) · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Education and Learning Practices
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFraming (construction)Social justiceSociologyEconomic JusticeEngineering ethicsRelation (database)Mathematics educationSocial scienceEpistemologyEngineeringPsychologyPolitical scienceLawComputer scienceCivil engineeringPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports on the interdisciplinary course “Engineering and Social Justice: Critical theories of technological practices” developed and first taught at Queen’s University by Richard Day (Sociology) and Caroline Baillie (Engineering) in 2006 in order to bring engineering and social science students together to help them develop critical thinking in relation to engineering practices while questioning common assumptions. This process was focused through a social justice lens that the students were encouraged to adopt. However, this was not easy to do for many of them and can be likened to the crossing of a threshold. In this paper, we explore the conceptual framing of the course as well as some of the crucial parameters of its apparent success in guiding students across the threshold.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,008
Communication savante0,0120,012
Science ouverte0,0030,014
Intégrité de la recherche0,0060,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,313
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations15
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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