MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2886967879 · doi:10.12973/ijem.4.2.61

Accepting Research: Teachers' Representations of Participation in Educational Research Projects

2018· article· en· W2886967879 sur OpenAlexaff
Vincent Richard, Michel Bélanger

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Educational Methodology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSocial Representations and Identity
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerspective (graphical)Context (archaeology)Identity (music)Field (mathematics)PedagogyExploratory researchProfessional developmentObject (grammar)Educational researchPsychologyQualitative researchField researchSociologyMathematics educationSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Collecting data among participants belonging to a group, community or organization is a crucial step in social research. However, generally speaking, in the social sciences, the issue of access to the research field has not been widely or systematically studied and remains under-theorized. The goal of this study is to draw the participants’ perspective on the question of accepting research into their classrooms and participating in it, an object that has usually been overlooked in studies on research field access. This article presents the results of a qualitative, exploratory study aimed at documenting teachers’ representations relating to whether or not they wish to participate in research projects, when requested to do so by researchers. The analysis brought out a system comprising five categories of representations relating to participation or non-participation in an educational research project. These representations are related to 1) the teacher’s daily tasks; 2) the teacher's professional development; 3) the teacher's professional identity and professional ideal; 4) the institutional and collegial context; and 5) the teacher's responsibility toward students. We discuss these categories and their implications for further research.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,094
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,967
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,094
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0070,018
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,733
Tête enseignante GPT0,699
Écart entre enseignants0,034 · 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
DomaineMéthodes
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

Citations18
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Educational MethodologyMême sujetSocial Representations and IdentityTravaux en français237 207