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Enregistrement W2903254746 · doi:10.1108/aeds-05-2017-0046

Teaching Chinese in Canada: epics of three Chinese scholars

2018· article· en· W2903254746 sur OpenAlexaboutno aff
Kenneth Lan

Notice bibliographique

RevueAsian Education and Development Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChinese history and philosophy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChinaPayrollOriginalityEast AsiaValue (mathematics)Political scienceEthnic groupRacismAsian studiesEthnic chineseRepresentation (politics)Gender studiesSociologySocial scienceLawManagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The purpose of this paper is to reveal the development of Chinese studies in selective Canadian universities through examining the remarkable careers of three middle-aged ethnic Chinese intellectuals. Design/methodology/approach This paper analyses the origin and growth of East Asian Studies programs in Canada by first describing the backgrounds of the three scholars. Why did Canadian universities accept them despite their Chinese origin? Findings Canadian universities are indeed the incubators of racial tolerance. Racism existed in the 1950s but was only confined to the collegial level. Universities generally welcomed a diversified representation of their payroll. While none of three academics founded East Asian Studies programs in their institutions, they had forcibly become their mascots and had lured more students into lifelong studies of the Far East. Despite the early fanfare of their recruitments, all three had become disillusioned with their employers as years passed. They felt their contributions were taken for granted and had shifted their career focuses elsewhere. The Asia-Pacific is still marginally focussed in the Canadian academe. Originality/value The three men and many others in the field have sowed the seed for the study of China and the East Asian region in Canada. It is up to future “East Asianists” to carry on this tradition that they had built in the twentieth century.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,717

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,302 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2018
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