Notice bibliographique
Résumé
To the Editor: I write in reference to the recent scoping review and accompanying Invited Commentary on the hidden curriculum (HC).1,2 One calls for greater precision in terminology; the other advocates for a conceptual fluidity to ensure that the generative power of HC is retained. I have sympathy for both positions but do not see them as irreconcilable. A generative conceptualization may need to be preserved in the context of exploring novel social situations; however, science also requires a degree of precision and agreement in modeling the world, lest the collective becomes irreconcilably fragmented and strange to itself. So, is there a way to afford greater precision and generative fluidity in the concepts we use? The problem lies in the taxonomic reflex that pervades our field, which asserts that term X means this and only this. The response that term X can mean anything you want it to mean is still caught in this taxonomic discourse. The solution, I would suggest, is the use of pattern language.3 For example, taxonomically a garden pea is the seed of the plant Pisum sativum from the Fabaceae family and so on. The properties of the pea are inherited and understood in the context of its class and phylum. A pattern language, on the other hand, describes the pea in terms of its facets (round, green, small, edible, and so on). These facets are relatively simple and unambiguous constructs that can be recombined to describe a great many different things. While the pea does have a singular genetic lineage (it is not descended from pigeons or princesses), social phenomena such as those modeled by various uses of HC are not. A pattern language approach can be particularly effective in modeling complex social phenomena without resorting to exclusionary taxonomic regulation. In the context of HC, “hidden” is a facet, as are “informal,” “perceived,” and “null.” We might agree on the meaning of the terms of the pattern language we use to describe the plurality of HCs without abandoning either precision or fluidity. Rachel H. Ellaway, PhDProfessor, University of Calgary Cumming School of Medicine, Calgary, Alberta, Canada; ORCID: http://orcid.org/0000-0002-3759-6624; [email protected]
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».