Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces the key concept ‘academobilities’ as an addition to the growing collection of keywords of mobility studies. Situating academobilities within the tradition of keywords will allow scholars across disciplines to refer to it as a tool that can be used in their own research. Academobilities is a two-fold concept. First, it calls into question the culture surrounding academia by examining the specific ways information is transported and communicated to the public, critically examining power structures, inclusions, and exclusions. The second way in which academobilities can be employed is to examine the interconnected relationship between the academy and mobility; academia is dependent upon mobility. This paper introduces academobilities as a key concept that scholars can adopt and apply in unique ways that move beyond this two-fold understanding. Scholars across disciplines can certainly add fruitful theoretical underpinnings to academobilities, andto do so is encouraged. Understandings of key concepts change and fluctuate over time (Williams 1976) to address our ever-changing society. The goal of writing this paper is to identify a starting point from which scholars of all disciplines can leap.
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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 | 0,018 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,063 |
| Communication savante | 0,020 | 0,051 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».