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Enregistrement W2563555348 · doi:10.1080/07294360.2016.1263937

Strengthening collaborative capacity: experiences from a short, intensive field course on ecosystems, health and society

2016· article· en· W2563555348 sur OpenAlexafffundabout
Margot W. Parkes, Johanne Saint-Charles, Donald C. Cole, Maya Gislason, Elisabeth Hicks, Courtney Le Bourdais, Kaileah McKellar, Maude St-Cyr Bouchard

Notice bibliographique

RevueHigher Education Research & Development · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueEvaluation and Performance Assessment
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversité du Québec à MontréalSimon Fraser UniversityUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesInternational Development Research Centre
Mots-clésCourse (navigation)Field (mathematics)PsychologyPolitical scienceBusinessSociologyEnvironmental resource managementEnvironmental scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A key capacity for engagement in the emerging field of ecohealth is the ability to work collaboratively. Between 2008 and 2010, the Canadian Community of Practice in Ecosystem Approaches to Health collectively designed and delivered three foundational, intensive, field courses. This paper presents findings derived from both quantitative and qualitative student course evaluation survey data. New insights arise around: the diverse opportunities for learning collaboratively in order to tackle complex socio-ecological issues, the social dynamics of collaborative relationships and learning, and the learning challenges that arise during intensive field courses. The lessons learned from these foundational years have enhanced understanding of the interrelated contributions to collaborative learning and relationship building and their relevance to addressing issues spanning ecosystems, health and society.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,324
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,248
Tête enseignante GPT0,535
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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