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Enregistrement W2925150302

How Many Participants Can I Have? A Collaborative Autoethnography Examining Graduate Student Access to Teacher Participants

2018· article· en· W2925150302 sur OpenAlexaffabout
Ellen Watson, Kerry Rose

Notice bibliographique

Revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoethnographyPower (physics)SociologyPedagogyGraduate studentsPower structureState (computer science)EthnographyDemocracyGraduate educationTeacher educationPsychologyHegemonyMathematics educationPolitical scienceSocial science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This collective autoethnography intends to:(1) bring attention to current power structures that prevent interaction between graduate students and teacher participants; and, (2) highlight the difficulty in completing graduate research caused by these hegemonic structures. We use Foucault’s (1997) ideas on power and state of domination to examine power structures and norms within school systems in Canada.  Autoethnography encourages individuals to engage their experiences in relation to social discourses and analyses. Through collaboration, we were able to combine our experiences to find intersections and power relations between graduate students and the systems they attempt to study. We contend that i n blocking interactions between graduate students and teachers, school systems are able to maintain their state of domination over teachers,  discouraging an ethic of truth-telling. T his opposes the ideals of a democratic education, which does not dictate a purpose of education but constantly discusses and deliberates what it means to be a “good” teacher or to have a “good” education (Biesta, 2007).

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,989
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,015
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0040,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,400
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,055 · 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.

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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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