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Enregistrement W2766574264 · doi:10.15402/esj.v1i1.225

Community-Based Research and the Faith-Based Campus

2017· article· en· W2766574264 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Rich Janzen, Sam Reimer, Mark D. Chapman, Joanna Ochocka

Notice bibliographique

RevueEngaged Scholar Journal Community-Engaged Research Teaching and Learning · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReligion, Society, and Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFaithEthosSociologyParadigm shiftGeneral partnershipCommunity engagementHigher educationPublic relationsPolitical sciencePedagogyLawTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over recent decades a significant shift has been taking hold on campuses of higher education in Canada and around the world. It is a shift towards community engagement. In this article our focus is on the research aspect of community engagement, and explores how this shift towards community-based research is playing itself out on the faith-based campus. We provide examples of two Canadian faith-based universities (Crandall University and Tyndale University College & Seminary) who were involved in a two-year community-campus research partnership called “The role of churches in immigrant settlement and integration”. Reflecting on this experience we learned that, similar to other institutions of higher education, an intentional shift towards community-based research on the faith-based campus requires attention to both the internal and external drivers that support such a shift. We also learned that faith-based campuses have their own unique ethos and therefore have distinctive drivers that can be leveraged to support such a shift. While our learnings arise out of the experience of two participating universities, their applicability may be of interest to other faith-based campuses in Canada and elsewhere.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,530

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0270,069
Communication savante0,0160,007
Science ouverte0,0030,022
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,286
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,173 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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