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Enregistrement W2277253963 · doi:10.15402/esj.v1i1.20

Community Engagement in the Humanities, Arts, and Social Sciences: Academic Dispositions, Institutional Dilemmas

2015· article· en· W2277253963 sur OpenAlexfundvenueaboutno aff
Sara Dorow, Nicole Smith-Acu

Notice bibliographique

RevueEngaged Scholar Journal Community-Engaged Research Teaching and Learning · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésThe artsScholarshipInstitutionalisationSociologyCommunity engagementPedagogySocial sciencePsychologyPublic relationsPolitical scienceVisual artsArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engaged scholarship is increasingly concerned with how community engagement might be institutionalized in the contemporary university. At the same time, it must be attentive to diverse academic approaches to knowledge and to the forms of engagement associated with them. Attention to this plurality is especially important in the humanities, arts, and social sciences (HASS). Based on a multi-method study conducted in the Faculty of Arts at a large western Canadian research university, this paper maps the demographic positions (gender, rank, and discipline) and scholarly dispositions (stances adopted toward the production of knowledge and the role of the academic) of HASS faculty and contract instructors onto the range of ways they perceive and practice engagement. Against this backdrop, we present a qualitative case study of two pairs of faculty that fleshes out the complexities and possibilities of divergent dispositions and the forms and experiences of engagement with which they are associated. We assert that understanding differentiated starting points to knowledge production among HASS academics is an important pathway to the fuller recognition and flexible institutionalization of engagement in research universities.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,159

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0300,059
Communication savante0,0210,010
Science ouverte0,0020,022
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,527
Tête enseignante GPT0,463
Écart entre enseignants0,064 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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