MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2402182135

Critical perspectives on digital spaces in educational research : editorial

2015· article· en· W2402182135 sur OpenAlexaffabout
de H.J. Lange, Naydene, Mitchell, Claudia Cláudia, Moletsane, Relebohile

Notice bibliographique

RevuePerspectives in Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizen journalismSanitationPovertyGovernment (linguistics)Media studiesCapeWork (physics)SociologyPolitical scienceVisual artsGeographyArchaeologyArtEngineeringLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Globally, the digital is encroaching, reformulating, and recreating spaces in contemporary society (Kalantzis-Cope & Gherab-Martin, 2010). This is so in South Africa with the various applications of the digital having their roots in different places and spaces. Historically, we can look back to the development of portable video technology in the late 1960s in Canada. Organised through the National FilmBoard of Canada, a group of filmmakers initiated a new approach to documentary film production, engaging communities themselves in the process of film making (Rusted, 2010). The Fogo method, as it came to be called (named after Fogo Island, Newfoundland, where it was first used), was part of the Challenge for Change/ Societe nouvelle program. It brought together government, filmmakers, activists, and communities to address poverty through documentary film production and distribution (Baker, Waugh & Winton, 2010). It is worth noting that the Fogo method of participatory video was transported to South Africa in the late 1970s (Cain, 2009). This work became a significant part of anti-apartheid activism, especially in the Eastern and Western Cape (pers. comm. Lou Haysom). As Cain (2003) writes in herdoctoral study of participatory video that focuses on housing, water, and sanitation in communities in Eastern Cape.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,379
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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 Opus0,172
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,363 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePerspectives in EducationMême sujetDigital Storytelling and EducationTravaux en français237 207