Writing Instruction, Academic Labour, and Professional Development
Notice bibliographique
Résumé
As we envisioned this special section and, in turn, encouraged colleagues to contribute, we confronted one of the ironies of post-secondary writing instruction: many of the people entrusted with the responsibility of supporting student writing development are, essentially, excluded from professional conversations about effective writing pedagogy. That is, hired term-by-term, treated by their departments as fungible, and burdened with excessive teaching loads, university writing instructors may lack a sense of belonging to a profession or a discipline. College instructors, in turn, are also frequently precarious; even if working in full-time and permanent positions, they have little opportunity to engage with the profession, conducting research, as Brenna Clarke Gray points out, “off the sides of our desk.” The effect is a feeling of isolation and, for too many, despair about the sustainability of their work in higher education. This sentiment is expressed in the excellent work submitted by our contributors, who are each at differing points on their professional timelines, and, as a result, provide a range of viewpoints. We are grateful for their provocative and engaging work, and we also appreciate and acknowledge the formidable challenges of potential contributors who explained why they could not produce articles for publication--including some who struggled with how to represent their experience of academic precarity without hampering their employment prospects. We thank the editors of CJSDW/R for their patience and assistance as we completed this project amid other responsibilities.
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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 | 0,015 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,017 |
| Communication savante | 0,021 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,004 |
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 ».