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Enregistrement W2890813273 · doi:10.33524/cjar.v19i1.372

ACTION RESEARCH: TO SERVICE AND PROTECT

2018· article· en· W2890813273 sur OpenAlexaffvenue
Kurt W. Clausen

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Action Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensNipissing University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApprenticeshipConversationAction (physics)PedagogyFace (sociological concept)Teacher educationAction researchPsychologyStatement (logic)Mathematics educationSociologyEpistemologySocial sciencePhilosophyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If you are engaged in a serious conversation about Action Research with someone in the teaching profession, the chances are this person is either a pre-service candidate or an educator who has just emerged from some form of related in-servicing. Of course, this is a terribly broad and perhaps clichéd overstatement. Nevertheless, it cannot be denied that this methodology easily finds a home in these two areas of a teacher’s education. In all probability, teacher educators may introduce this practice as a way of counter-balancing people’s past experiences. Ever since the statement “apprenticeship of observation” was made by Lortie (1975), an abundance of research has shown that most students entering teacher education programs do so with a fairly ingrained conception of the role of teachers and the nature of the students they teach (Hollingsworth, 1989; McDiarmid, 1993). These beliefs may vary with people’s histories and circumstances, but there is now little doubt that, for good or ill, they are highly stable and complex, unchangeable even in the face of new experiences or strong outside arguments. Depressingly, Kenneth Zeichner’s work has further shown that most new information or techniques taught during traditional teacher education programs or in-servicing courses quickly “wash out” in the face of past experience (Zeichner & Tabachnik, 1981).

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)0,185
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,192
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil0,977

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1850,192
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0130,112
Communication savante0,0240,037
Science ouverte0,0050,028
Intégrité de la recherche0,0270,028
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,009

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 Opus0,873
Tête enseignante GPT0,635
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSans objet
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
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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