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Enregistrement W2064958475 · doi:10.1177/0022185606070112

Learning as Grounding and Flying: Knowledge, Skill and Transformation in Changing Work Contexts

2006· article· en· W2064958475 sur OpenAlexaff
Tara Fenwick

Notice bibliographique

RevueJournal of Industrial Relations · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueInnovative Education and Learning Practices
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmbodied cognitionArgument (complex analysis)Work (physics)SituatedSubject (documents)Reflection (computer programming)PsychologyPoliticsEpistemologySociologyCognitive psychologyComputer sciencePolitical scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Before activities in workplace skill development and skill transformation can be pursued, what exactly is meant by `skill' requires careful examination. The notion of `skill' is far from consensual or accepted unproblematically, and this article is focused on the various meanings and problems that have arisen around `skill'. Four conventional conceptions of skill are examined critically and rejected: that a skill exists as a discrete competency, that a skill is `acquired' and is centered in the individual, that work skill (and knowledge) is learned through mental reflection on `concrete' experience, and that skill development is about behavior, not politics. Towards expanding conceptions of work learning, contemporary theories applicable to changing work environments are outlined: learning as participation in situated practices, as expansion of objects and ideas, as `translation' and mobilization, and as embodied emergence. Drawing insights from these four perspectives, a conception of work learning embedding a double movement of `flying' and `grounding' is offered. The argument is theory-driven and largely focused on work contexts subject to rapid knowledge transformation.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,035
Communication savante0,0090,009
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,315 · 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'étudeQualitatif
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

Citations56
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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