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Enregistrement W2561680115 · doi:10.14746/se.2016.38.20

Analyzing Stories from Canadian Academic Writing Instructors: A Collaborative Autoethnography

2016· article· en· W2561680115 sur OpenAlexaboutno aff
Jordana Garbati, Boba Samuels

Notice bibliographique

RevueAdam Mickiewicz University Repository (Adam Mickiewicz University in Poznan) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoethnographyAcademic writingCollaborative writingSociologyPedagogyMedia studiesPsychologyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Writing instruction in Canadian universities takes a variety of forms. While there are few formal departments for writing studies, many institutions do have a writing centre – a place that offers writing instruction to varying degrees. The writing centre may be housed within a department, a library, or within a student services unit. Its position within a university may indicate the degree to which writing is valued by the administrative body. The goal of our paper is to share insights into the ways that writing professionals perceive, work in, and adapt to current demands for writing instruction in higher education. Using a collaborative ethnographic approach, three scholars at different career stages explore their experiences with writing centre work. Using data consisting of individually written reflections, our analysis revealed four major themes: (a) initial experience with writing centres, (b) community, (c) frustrations and tensions at work, and (d) mentorship. In this paper, we discuss our findings within the framework of positioning theory in order to understand how we position ourselves as scholars, mentors, and educators, and how we are positioned by others within the fields of writing studies and higher education. This study raises awareness about the value of writing centre professionals’ contributions, the place of mentorship within higher education, and the support required for continued writing centre work.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,741
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0000,004
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,265 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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