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Enregistrement W2913448506 · doi:10.15402/esj.v4i1.318

Imagination Practices and Community-Based Learning

2018· article· en· W2913448506 sur OpenAlexvenueno aff
Simone Weil Davis

Notice bibliographique

RevueEngaged Scholar Journal Community-Engaged Research Teaching and Learning · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScrutinyActive listeningConstruct (python library)Service-learningSociologyLearning communitySpace (punctuation)Community buildingEquity (law)PedagogyPublic relationsPolitical scienceComputer scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Informed by my experiences in prison/university co-learning projects, this essay centres two community-based learning practices worth cultivating. First, what can happen when all participants truly prioritize what it means to build community as they address their shared project, co-discovering new ways of being and doing together, listening receptively and speaking authentically? How can project facilitators step beyond prescribed roles embedded in the charity paradigm of service-learning to invite and support egalitarian community and equity-driven decision-making from a project’s inception and development, through its unfolding and its assessment? Second, the sheer fact of a project taking place in the marginal place between two contexts gives all participants—students, faculty, community participants and hosts—the opportunity for meta-reflection on the institutional logics that construct and constrain our perspectives so acutely. What can we do, by way of project-conception and pedagogy, to open up those insights? The vantage that “the space between” provides can bring fresh understanding of the systemic forces at work in the lives of the community participants. And the university’s assumptions about itself and its place in the world can also suddenly appear strange and new, objects of scrutiny for students and community members both.

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)0,912
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,770
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,811
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,9120,770
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,8120,002
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,796
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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,234 · 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'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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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