Community-based learning: A model for higher education and community partnerships
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents a model of community-based learning partnerships, developed at the University of Brighton, for consideration by Higher Education as a means to securing effective community informatics engagement. The absence of funding and time to pursue research proposals required me to be creative in continuing collaboration with our community partners of funded research projects. It is suggested here that the academic curriculum together with the resources and goodwill of a UK university can support both the formal requirements of HE student learning and the more informal learning needs of community practice through the development of community media/informatics learning partnerships. This is the first in a series of papers to be written that share the story of community-based learning experiences at the University of Brighton. Our purpose is to engage in meaningful community Informatics/media research and practice partnerships with a view to contributing to knowledge whilst affecting social change. A number of preliminary community informatics/media partnership activities are introduced through the joint lenses of community empowerment and community development. The significance of community voice and community learning in facilitating and enabling active citizenship and empowered communities through community informatics practices is also explored.
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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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,034 |
| Communication savante | 0,019 | 0,021 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 ».