MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2765864462 · doi:10.3102/0013189x17737284

Thinking Critically in Space: Toward a Mixed-Methods Geospatial Approach to Education Policy Analysis

2017· article· en· W2765864462 sur OpenAlexaff
Ee‐Seul Yoon, Christopher Lubienski

Notice bibliographique

RevueEducational Researcher · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeography Education and Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeospatial analysisEducational researchSpace (punctuation)Qualitative researchMultimethodologyPerceptionData scienceManagement scienceSociologyKnowledge managementRegional scienceComputer scienceGeographySocial sciencePsychologyCartographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper suggests that synergies can be produced by using geospatial analyses as a bridge between traditional qualitative-quantitative distinctions in education research. While mapping tools have been effective for informing education policy studies, especially in terms of educational access and choice, they have also been underutilized and underdeveloped. This paper focuses on the potential benefits of expanding geospatial analysis, which has traditionally been heavily quantitative in its orientation, by incorporating qualitative research, including the accounts of lived experiences and perceptions that guide and shape institutional and individual behaviors and decisions. To that end, the paper proposes an agenda for mixed-methods research by drawing on new advances in the fields of human and critical geography.

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)0,204
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,154
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,204
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2040,154
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0150,012
Études des sciences et des technologies0,0070,024
Communication savante0,0270,017
Science ouverte0,0070,021
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,559
Écart entre enseignants0,441 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations33
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEducational ResearcherMême sujetGeography Education and PedagogyTravaux en français237 207