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Enregistrement W2606003829

The Importance of Care in the Publishing Process

2017· article· en· W2606003829 sur OpenAlexaboutno aff
Lynn Butler-Kisber, Mary Stewart

Notice bibliographique

RevueNSUWorks (Nova Southeastern University) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePublishing and Scholarly Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProcess (computing)PublishingComputer scienceBusinessPolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lynn Butler-Kisber, McGill University Mary Stewart, LEARN Quebec The Importance of Care in the Publishing Process In this paper we will highlight with stories how, when care is integrated into the various steps in the publication process of qualitative work, it creates a thoughtful dialogue, enhances the ultimate product and scaffolds learning about both content and methodology, without sacrificing quality. Much has been written about the importance of the care in educational contexts (Noddings, 2005). Care refers to “a set of relational processes that foster mutual recognition and realization, growth, development, protection, empowerment, and human community, culture and possibility”—in learning situations (Owens, Ennis, 2005, p. 392). However, little attention has focused on the role that care can play in the publication process. Publications are frequently tied to outcomes such as promotion and tenure with little consideration about how the actual process can contribute to the development of both practitioner and academic authors and their participants. Care in the publication process contributes to how qualitative research gets delivered accessibly, transparently, and poignantly. References Noddings, N. (2005). The challenge to care in the schools. New York: Teachers’ College Press. Owens, L. M., & Ennis, K. D. (2005). The ethic of care in teaching: An overview of supportive literature. QUEST, 57, 392-425.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,092
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,174
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
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 enseignants0,962
Score d'incertitude au seuil0,486

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0920,174
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0350,036
Communication savante0,0380,017
Science ouverte0,0030,012
Intégrité de la recherche0,0090,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,004

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,201 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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