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Enregistrement W2086536497 · doi:10.1080/13596748.2010.526796

Work‐based learning in Canada and the United Kingdom: a framework for understanding knowledge transfer for workers with low skills and higher skills

2010· article· en· W2086536497 sur OpenAlexaffabout
Maurice Taylor, Karen Evans, Christine Pinsent‐Johnson

Notice bibliographique

RevueResearch in Post-Compulsory Education · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Employability
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research Council
Mots-clésWorkforceVariety (cybernetics)Work (physics)Knowledge transferExplanatory powerWork-based learningPsychologyKnowledge managementMedical educationPedagogyMathematics educationComputer sciencePolitical scienceEngineeringMedicineArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to investigate how knowledge of different kinds is put to work in workplace education programmes for adults with low skills and adults with higher skills. A novel framework, which has moved beyond narrow conceptions of ‘transfer’ to concentrate on different forms of knowledge and the ways these are recontextualised as people move between sites of learning, was used to examine three work‐based programmes in Canada. The aim was to compare the Canadian results with those obtained from six work‐based exemplar programmes previously analysed according to the framework in the United Kingdom. Results indicate that the seven elements in the framework hold some explanatory power across a wide variety of workforce upskilling programmes as well as across learner skill levels and at the same time help to focus in on four kinds of knowledge recontextualisations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,342
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,330 · 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.

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

Citations8
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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