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Enregistrement W2068976390 · doi:10.1080/17425964.2012.719129

Making It Better for Lesbian, Gay, Bisexual, and Transgender Students through Teacher Education: A collaborative self-study

2012· article· en· W2068976390 sur OpenAlexaffabout
Julian Kitchen, Christine Bellini

Notice bibliographique

RevueStudying Teacher Education · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLesbianTransgenderTeacher educationSexual orientationHomosexualitySexual identityPedagogyPsychologyQueerDiversity (politics)Sexual minoritySociologyHuman sexualityGender studiesSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teacher education programs have a critical role in helping incoming teachers develop a deeper understanding of lesbian, gay, bisexual, and transgender (LGBT) issues and their moral and legal obligations to counter homophobic bullying. In this self-study, two educators – a university professor and a classroom teacher, who facilitated a workshop titled “Sexual Diversity in Secondary Schools” in a faculty of education in a mid-sized Canadian city – reflect on the feedback provided by teacher candidates on workshop evaluation forms in relation to their experiences as teacher educators delivering the workshops. In particular, they consider (1) their commitment to this work; (2) why they taught the way they did; (3) the impact their approach had on teacher candidates in the workshops; and (4) what the study revealed about their teacher education practices.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,222
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,350
Tête enseignante GPT0,517
Écart entre enseignants0,167 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations55
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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