Dialogue Management Factors: A 2010 Vancouver Winter Olympic and Paralympic Games Case
Notice bibliographique
Résumé
Dialogue is a process of inquiry and learning that is based on openness, listening, developing meaning, and sharing knowledge through conversation. It is a collaborative approach to discussion that seeks to build awareness, challenge assumptions, and reach deeper understandings of issues. From a pedagogical perspective, it has the potential to be a useful alternative to more traditional teaching methods—especially with respect to helping students develop their communication, critical thinking, and analytical skills. While the importance of employing various dialogic management principles in various applied dispute resolution settings is well documented in the literature, little empirical evidence concerning the relative worth of such factors in teaching environments exists. This is especially the case in tourism and hospitality teaching contexts. This article identifies the perceived worth of these factors in shaping dialogues tied to the conflicted and complex topic of hallmark event management. It uses the perspectives of university students participating in a unique “Semester in Dialogue” program focusing on Vancouver's forthcoming 2010 Winter Olympic and Paralympic Games to measure the value of these factors. The findings suggest that (a) specific management practices related to organizing, planning, and moderating dialogues can create useful learning opportunities for students and other civil society members and (b) well managed dialogues are effective teaching vehicles not only for exploring complex tourism management issues but also for engaging students in discussions that push participants from firmly held positions to new territories of shared learning and mutual understanding.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».