MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2785613250 · doi:10.31468/cjsdwr.625

Emotions, Play and Graduate Student Writing

2018· article· en· W2785613250 sur OpenAlexaffvenue
Cecile Badenhorst

Notice bibliographique

RevueDiscourse and Writing/Rédactologie · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyFeelingCreativityOriginalityAgency (philosophy)Context (archaeology)Academic writingIdentity (music)PedagogyDisciplineCreative writingSociologySocial psychologyAestheticsVisual artsSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While playfulness is important to graduate writing to shift students into new ways of thinking about their research, a key obstacle to having fun is writing anxiety. Writing is emotional, and despite a growing field of research that attests to this, emotions are often not explicitly recognized as part of the graduate student writing journey. Many students experience writing anxiety, particularly when receiving feedback on dissertations or papers for publication. Feedback on writing-in-progress is crucial to meeting disciplinary expectations and developing a scholarly identity for the writer. Yet many students are unable to cope with the emotions generated by criticism of their writing. This paper presents pedagogical strategies—free-writing, negotiating negative internal dialogue, and using objects to externalize feelings—to help students navigate their emotions, while recognizing the broader discursive context within which graduate writing takes place. Reflections on the pedagogical strategies from nineteen Masters and PhD students attending a course, Graduate Research Writing, were used to illustrate student experiences over the semester. The pedagogical strategies helped students to recognize their emotions, to make decisions about their emotional reactions and to develop agency in the way they responded to critical feedback. By acknowledging the emotional nature of writing, students are more open to creativity, originality, and imagination.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,219
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiscourse and Writing/RédactologieMême sujetHigher Education Practises and EngagementTravaux en français237 207