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Enregistrement W2380899543 · doi:10.33524/cjar.v17i1.246

Dana, N. F. (2013). Digging deeper into action research: A teacher inquirer’s field guide. Thousand Oaks, CA: Corwin.

2016· article· en· W2380899543 sur OpenAlexaffvenue
Marcela Herrera Farfán

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Action Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTerminologyDiggingAction (physics)Action researchField (mathematics)PedagogyMathematics educationCurriculumPsychologySociologyHistoryPhilosophyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This book is one in a series conducted by Nancy Dana, professor in the School of Teaching and Learning at the University of Florida. Specifically, this book comes as a practical complement to her previous book ‘The reflective educator’s guide to classroom research: Learning to teach and teaching to learn through practitioner inquiry’ (Dana & Yendol-Hoppey, 2008) which is a comprehensive introduction. The title of the book briefly describes what the book is about. For example, the concept digging deeper and ‘field guide’ suggest a topic related to nature. Actually, according to Merriam Webster’s ‘field guide’ mainly refers to a manual to explore nature (Merriam-webster.com). The title also talks about ‘action research’ and ‘teacher inquirer’. Thus, the title of this book as a whole refers to a manual that will guide teacher researchers as they explore action research. This is an easy-to-read, instructive book which is mainly intended for school teachers. However, the advice for action research provided here can also be used for post-secondary level education. Since the main goal of this book is to provide guidance and useful tips for either novice teacher researchers or more experienced ones, this book does not contain a great deal of research field related terminology. Dana’s book is suitable for both novice and experienced researchers.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,756
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,518
Tête enseignante GPT0,545
Écart entre enseignants0,027 · 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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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