CONVERSATIONS ON CONVERSING IN CHILD AND YOUTH CARE
Notice bibliographique
Résumé
In the spring of 2011, we had the pleasure of participating in the 3rd Child and Youth Care (CYC) in Action Conference hosted by the School of Child and Youth Care at the University of Victoria, Victoria, British Columbia, Canada. We were invited by conference chairs Veronica Pacini-Ketchabaw and Jennifer White to participate in a roundtable discussion on the theme of “Conversations on Conversing in Child and Youth Care”. This theme was inspired in part by a recent posting to the CYC-Net listserv, which asked, “Why are people speaking about the field in ways I don’t understand?” Veronica and Jennifer sensed that this question – and the spirited, and at times fractious, discussion that it generated on the listserv – would provide an excellent platform for mutual learning, critique, and reflection. Thus they capitalized on the opportunity to extend a conversation that was already underway, and used the question as a departure point for our roundtable discussion. In this paper, four of us who participated in the roundtable continue this conversation, with each of us probing deeper and pushing further along the themes and ideas we discussed in Victoria. We are not so much responding to any particular questions here, but rather trying to articulate some of our critical reflections on the field as we each are experiencing it. We hope that readers might engage with some of ideas we present in this conversation on their own terms.
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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 | 0,039 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,057 | 0,032 |
| Communication savante | 0,014 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,020 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».