From Persona Non Grata to Mainstream
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.
Notice bibliographique
Résumé
My first encounter with the use of film in management teaching came in 2000 at the Academy of Management meeting in Toronto. Joseph (Joe) E. Champoux ran a professional development workshop on the use of film in management education. About 40 people were dotted around a large, spacious room listening intently to what Joe had to say. He showed clips from four or five films and explained how he used them to illustrate theory in his teaching. It was an interesting and engaging session, as Joe’s sessions always are. At an appropriate moment, probably when Joe was changing tapes over, I introduced myself to the chap sitting behind me. I asked him if he used films in his teaching. His response succinctly captured my own situation: “No. I’d love to, but I wouldn’t be taken seriously by my colleagues. I’m hoping no one saw me come in.” As I looked around the room, I sensed furtiveness in the rest of the audience as if the people were attending some form of illicit entertainment. Everyone seemed to sitting individually, quietly, desperately trying not to attract attention to themselves. This attitude toward the use of film in management education was replicated in the articles of the time. In these, judging by the published output,
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,045 | 0,014 |
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 découle