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Enregistrement W2015433784 · doi:10.1108/10748121211256784

What do undergraduates study in heterodox economics programs? An examination of the curricula structure at 36 self‐identified programs

2012· article· en· W2015433784 sur OpenAlexaboutno aff
Reynold F. Nesiba

Notice bibliographique

RevueOn the Horizon The International Journal of Learning Futures · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovations in Educational Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumMainstreamOriginalityValue (mathematics)Heterodox economicsMathematics educationMainstream economicsSociologySocial scienceApplied economicsComputer sciencePositive economicsEconomicsPolitical sciencePedagogyPsychologyLawQualitative research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to review the undergraduate curricular structure of 36 self‐identified heterodox economic programs in the USA, Australia, UK and Canada. Design/methodology/approach The author gathers, summarizes, compares and contrasts the structure of 36 undergraduate heterodox departments. Departments are classified into traditional, plausibly pluralistic, and demonstrably heterodox programs. Specific examples illustrate each classification. Findings With notable exceptions described here, most heterodox economics programs are structured as traditional mainstream departments with a few pluralist or political economy electives available. However, 20 departments exist that require at least one heterodox course; eight require two or more. Practical implications A few programs have created imitable curricular structures that one would expect to significantly influence the depth and breadth of heterodox perspectives presented in the undergraduate economics major. Originality/value This is the first published analysis of undergraduate heterodox economics curricula. It highlights the creative structures characterizing some of the English‐speaking world's best programs and demonstrates that the curricula in most programs lack required courses in heterodox economics. The paper also provides examples of intentionally heterodox programs that may serve as models for others to emulate.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,323 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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