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Enregistrement W2987577343 · doi:10.21083/partnership.v14i2.5339

Course Journals: Leveraging Library Publishing to Engage Students at the Intersection of Open Pedagogy, Scholarly Communications, and Information Literacy

2019· article· en· W2987577343 sur OpenAlexaffvenue
Kate Shuttleworth, Kevin Stranack, Alison Moore

Notice bibliographique

RevuePartnership The Canadian Journal of Library and Information Practice and Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueWikis in Education and Collaboration
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPublishingInformation literacyElectronic publishingScholarly communicationWorkflowWork (physics)Computer scienceLiteracyIntersection (aeronautics)Library scienceMathematics educationWorld Wide WebSociologyPedagogyPsychologyPolitical scienceEngineeringThe Internet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article presents a case study for developing course journals, an approach to student writing and publishing that involves students in the production of an online, open access journal within a structured classroom environment. Simon Fraser University (SFU) Library’s Digital Publishing program has partnered with instructors in four different departments across the university to implement course journals in their classrooms using Open Journal Systems. Two models of course journals have emerged, both of which offer valuable learning opportunities for students around scholarly communications, information literacy, and open pedagogy. In Model 1, students act as both authors who write and submit their work for publication in the course journal and as reviewers who referee each other’s submitted work. In Model 2, students act as the course journal editors, crafting the course journal’s call for papers, soliciting content, recruiting reviewers, and managing the editorial workflow from submission to publication. This article discusses challenges and opportunities of both models as well as strategies for smooth implementation and collaboration with classroom instructors.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesCommunication savante
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0200,246
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,120
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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