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Enregistrement W2768193588

Voice of Practice: Building Knowledge in Adult Literacy

2017· dissertation· en· W2768193588 sur OpenAlexaboutno aff
Wendy Seys

Notice bibliographique

RevueSpectrum Research Repository (Concordia University) · 2017
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Educational Policies and Reforms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiteracyCertificationQualitative researchNarrativePedagogyBody of knowledgeVariety (cybernetics)CreativityBridging (networking)Public relationsKnowledge baseSociologyKnowledge managementPolitical sciencePsychologySocial scienceComputer scienceSocial psychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is no single entry point, body of knowledge, or certification that prepares or qualifies someone to work in the field of adult literacy in the non-formal setting. Practitioners enter the field with a rich variety of education and experience, and cultivate knowledge in their practice; however, this knowledge (and voice) is notably absent from the “official” knowledge. In order to address the identified gap, this exploratory qualitative research study aims to understand the experiences of literacy practitioners who work in the community-based sector in building knowledge for their practice. Further, it aims to explore how the collective knowledge and voice of literacy practitioners can be reflected in the “official” knowledge base, and in the policy-making process. This study is based on narratives from six practitioners who work in the non-formal adult literacy field in Quebec. The themes that emerged from the interviews speak to community, connection and creativity. These are key elements to bridging gaps between theory and practice. Emerging themes from the interviews are presented in detail, and used as the basis for recommendations and future directions.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,106
Score d'incertitude au seuil0,210

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0130,046
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,370 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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