Networks of practice in science education research: A global context
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we employ cultural sociology and Braj Kachru's model of World Englishes as theoretical and analytical tools for considering English as a form of capital necessary for widely disseminating research findings from local networks of practice to the greater science education research community. We present a brief analysis of recent authorship in top‐tier science journals to demonstrate the salience of English language dominance as an issue in our field and we share narrative reflections from 11 international science education researchers offering perspectives from the field about the challenges faced by researchers in local and global contexts. Using an interpretive research stance, we discuss these narrative reflections to illuminate the role of personal and collective responsibility of individuals, organizations and institutions within local social networks of practice to recognize the relationship between capital, power, and equitable participation within a global science education research community. We conclude by discussing some existing structures within local networks of practice that relegate some members of the community to peripheral participatory roles in the global community and we suggest new structures to support individuals to more equitably contribute to the production of knowledge in the field of science education in ways that benefit not only individuals, but also the global science education community. © 2011 Wiley Periodicals, Inc., Inc. J Res Sci Teach 48: 592–623, 2011
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,125 | 0,073 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,007 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».