Zuber-Skerritt, O., Fletcher, M., & Kearney, J. (Eds.). (2015). Professional learning in higher education and communities: Towards a new vision for action research. London, UK: Palgrave-Macmillian.
Notice bibliographique
Résumé
Zuber-Skerritt, Fletcher, and Kearney’s nine chapter volume introduces their vision of action research which they call participatory action learning and action research (PALAR). They describe PALAR as “holistic, inclusive, and participative to enable transformative improvement in human living conditions (p. 2)”. The creation of this methodology provided the authors with an opportunity to define their epistemological and ontological stances. They state that they subscribe to the critical realist perspectives and prioritize research which is humanitarian and which is empowering. Their methods are informed by a multitude of theoretical perspectives such as hope theory, complexity theory, experiential learning, negative dialects, living theory, grounded theory, critical theory, and phenomenology. In Chapter Two professional learning is described as a body-brain-mind dynamic which requires attention and reflection. Critical reflection as it relates to action research is discussed in Chapter Three. The authors propose a multilevel reflective process. In the last chapter of this section the authors address action research itself and introduce the “action research family” which includes different forms of action research. It is here that PALAR is thoroughly explained as a unique form of action research. Its philosophy, methodology, theory, process, and model are outlined.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,009 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».