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Enregistrement W2907613108 · doi:10.7203/ciriec-e.94.12782

Intereses y perspectivas formativas en economía social y solidaria de los estudiantes universitarios

2018· article· es· W2907613108 sur OpenAlexaff
Isabel Hernández Arteaga, Colombia Pérez Muñoz, Sohely Rúa Castañeda

Notice bibliographique

RevueCIRIEC-España revista de economía pública social y cooperativa · 2018
Typearticle
Languees
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education and Sustainability
Établissements canadiensCanadian Association of Nurses in Oncology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesSociologyPolitical sciencePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Este artículo es resultado de un proceso de investigación educativa, cuyo objetivo fue analizar e interpretar las preguntas que formulan estudiantes universitarios sobre la economía social y solidaria, dando cuenta de su interés y perspectivas formativas. El estudio se realizó con la participaron de 96 jóvenes universitarios, que en su plan de estudios de pregrado contempla la formación en economía social y solidaria y que para el momento del estudio se encontraban matriculados en uno de los cursos específicos sobre el tema. El estudio concluye que los estudiantes demandan aprendizajes significativos y una participación activa en los procesos de construcción de conocimiento. Asimismo, se identifica la necesidad del desarrollo de enfoques educativos que logren construir mayores niveles de complejidad del pensamiento del estudiante sobre las mencionadas temáticas. El estudio replicado en otros contextos de educación superior puede contribuir al mejoramiento de enfoques, contenidos y metodologías que permitan la mayor articulación de la formación con un escenario de desempeño profesional en el sector de la economía solidaria desde la innovación, el emprendimiento o la vinculación laboral a organizaciones ya existentes en los territorios.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,733
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,328 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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