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Enregistrement W2315614344 · doi:10.1386/ctl.10.2.203_1

Through the eyes of the beholder: University student leaders’ understanding of citizenship

2015· article· en· W2315614344 sur OpenAlexaffabout
Janet Miller, Randy Connolly, Famira Racy

Notice bibliographique

RevueCitizenship Teaching and Learning · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensMount Royal University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizenshipTransformative learningSolidarityContext (archaeology)PoliticsAutonomySociologyPublic relationsQualitative researchPolitical sciencePedagogySocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article explores the concept of citizenship based on the experience of student leaders from a mid-sized university in western Canada. Five student leaders participated in semi-structured individual interviews to explore their experience with, and understanding of citizenship. Interviews concentrated on personal view points and definitions of citizenship, explored whether or not there are good and great citizens, and the role universities play in fostering strong citizenship amongst its student body. The measurement of citizenship and opportunities to foster citizenship were also explored. Qualitative content analysis revealed five themes, including political participation, social citizenship/solidarity, engagement, transformative action and autonomy. Citizenship, while highly valued by this population, also appears to be impossible to measure. If post-secondary institutions are aiming to create better citizens, more work needs to be done to create a common understanding of the intended outcome. Based on these findings, a new potential model of citizenship is proposed, in line with the work of Dalton and others who emphasize a shift towards personal involvement over traditional political engagement. Further, these results suggest that students could benefit from understanding themselves as political agents, capable of inculcating change within the university context and beyond.

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)0,006
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,199
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,150 · 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'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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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