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Enregistrement W2106563064

Methodological Issues in the Content Analysis of Computer Conference Transcripts

2001· preprint· en· W2106563064 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAUSpace (Athabasca University) · 2001
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueOnline and Blended Learning
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésContent analysisReading (process)Computer scienceMathematics educationFace (sociological concept)Class (philosophy)PsychologyArtificial intelligenceLinguisticsSociology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract. This paper discusses the potential and the methodological challenges of analyzing computer conference transcripts using quantitative content analysis. The paper is divided into six sections, which discuss: criteria for content analysis, research designs, types of content, units of analysis, ethical issues, and software to aid analysis. The discussion is supported with a survey of 19 commonly referenced studies published during the last decade. The paper is designed to assist researchers in using content analysis to further the understanding of teaching and learning using computer conferencing. SCENARIO Professor Jones has just completed her first university course delivered entirely on-line. The 13-week semester class has left Jones in a state of mild exhaustion. However, the course is finished, the marks have been assigned, and now, thinks Jones, time for some reflection, analysis and perhaps a publishable paper. Jones smiles, confident in the knowledge that the complete transcript of messages exchanged during the course has been captured in machine-readable format. She feels that this accessible data will confirm her hypothesis that students in the on-line

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,281
Tête enseignante GPT0,379
Écart entre enseignants0,098 · 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