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Enregistrement W2163664670 · doi:10.47678/cjhe.v44i2.183772

The quest for effective interdisciplinary graduate supervision: A critical narrative analysis

2014· article· en· W2163664670 sur OpenAlexaffvenue
Kathryn Hibbert, Lorelei Lingard, Meredith Vanstone, Elizabeth Anne Kinsella, Pamela J. McKenzie, Timothy D. Wilson, Allan Pitman

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Higher Education · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensMcMaster UniversityWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeInstitutionSociologyGraduate studentsNarrative inquiryIntersection (aeronautics)Engineering ethicsQualitative researchGraduate educationEpistemologyPsychologyPedagogySocial scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interdisciplinarity is a pervasive trend in 21st-century knowledge building and innovation. It is predicated on the recognition that creative solutions to the world’s increasingly complex problems require the intersection of diverse expertise. Little scholarly attention has been directed towards how the new interdisciplinary (ID) model is influencing the processes and outcomes of graduate research training. In a qualitative study informed by critical narrative analysis and conducted at one institution, we investigate the epistemological, structural, and relational factors that shape ID doctoral research supervision, explore how differing knowledge cultures and values are negotiated in supervisory practices, and consider how established structures and discourses influence the processes and outcomes of these supervisory relationships.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,516
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,550
Écart entre enseignants0,420 · 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.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations13
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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