Notice bibliographique
Résumé
There is a serious crisis in education.Students often do not want to learn and teachers do not want to teach.More than ever before...educators are compelled to confront the biases that have shaped teaching practices in our society and to create new ways of knowing, difference strategies for the sharing of knowledge.We cannot address this crisis if progressive critical thinkers and social critics act as though teaching is not a subject worthy of our regard.-bell hooks, Teaching to Transgress.Whoever teaches learns in the act of teaching, and whoever learns teaches in the act of learning.-Paulo Freire, Pedagogy of Hope.It was a decision whose time had come: in January 2012, I left a wellpaid job in the union movement.After seven years, I felt disconnected from labour's activist base; in general, my work involved meetings with union officials, and overseeing large projects.Those efforts, while useful in some respects, fell short of my own pedagogical expectations.I had learned valuable administrative skills, but wanted more exposure to a classroom setting as well as learning opportunities with students and fellow educators.I wanted to change my situation, so a new set of circumstances could change me.1
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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 | 0,024 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,064 |
| Communication savante | 0,029 | 0,060 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,025 | 0,046 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,003 |
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 ».