Honors Work: Seeing Gaps, Combining Gifts, Focusing on Wider Human Needs
Notice bibliographique
Résumé
“Honors Work: Seeing Gaps, Combining Gifts, Focusing on Wider Human Needs” describes the authors’ collaborative work with high school girls to bring Canadian activist Leigh Boyle and “The Lipstick Project” story to Maine in April, 2017. “The Lipstick Project,” which Boyle founded and directs, is a women-run volunteer organization based in Vancouver that provides free, professional spa care services to terminally ill patients. The authors contend that their collective efforts with the high school girls to organize “The Lipstick Project” events in Maine brought together a number of community constituencies in important ways, reflecting qualities and values central to honors education. The authors cite the writings of the late Samuel Schuman, a widely involved and highly respected honors administrator and teacher, for their characterization of honors education as, at its best, engaged, imaginative, and socially conscious. The authors note how, through Boyle’s visit and “The Lipstick Project” gatherings, they confronted significant and bridgeable gaps: gaps between high school girls and college women, gaps among care providers and the university community, gaps in understanding the need for creative care. They conclude that identifying and addressing notable gaps can be an excellent starting point for an honors undertaking, particularly gaps that cross disciplines, form links to the local community, and focus on broader humanist concerns. They offer their experience as a replicable model for other honors communities to consider.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,036 |
| Communication savante | 0,018 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».