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Enregistrement W2160052678 · doi:10.1080/10398560701701239

Intercultural Exchange: An Approach to Training from a Franco-Canadian Perspective

2007· article· en· W2160052678 sur OpenAlexaffabout
Roger Parent

Notice bibliographique

RevueAustralasian Psychiatry · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Representations and Identity
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSemioticsSociologyNarrativeSemiotics of cultureIntercultural communicationEpistemologyMeaning (existential)PsychologySocial scienceLinguisticsPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The current challenges of cultural diversity necessitate effective methods for training professionals in health, as well as other sectors, to work with the phenomenon of culture. This paper presents an overview of a semiotic-based approach to training in this regard. METHODS: Recent publications by Anti Randviir in semiotics on the textual nature of cultural phenomena and by Annabel Levesque on the healthcare issues of Western, French-speaking Canadians provide the methodological frame and basic cultural reference for the overview. RESULTS: The anthropological definition of culture as a 'semiotic', or universe of meaning, offers interdisciplinary common ground for designing practical approaches to cultural analysis, intercultural communication and creativity training. This definition is consistent with convergent findings and research practice in social and cognitive psychology, administrative science, philosophy, ethnography, linguistics and semiotics. CONCLUSIONS: Cultural performances such as narrative constitute an effective methodological tool for interdisciplinary data gathering and for analysis of all kinds of cultures: organizational, family, ethnic, regional, transborder, etc. When combined with a functionalist and systemic approach to the study of culture, semiotic approaches to narrative analysis provide useful principles for decoding cultural modes of communication and for designing meaningful change based on cultural specificity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,555

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0210,027
Communication savante0,0110,005
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,322 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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