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Enregistrement W2994118126 · doi:10.1353/llt.2019.0037

Contemporary Challenges Teaching Labour History

2019· article· en· W2994118126 sur OpenAlexvenueno aff
Mark Leier, John‐Henry Harter, Dale M. McCartney, Andrea Samoil

Notice bibliographique

RevueLabour / Le Travail · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Systems and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPaceSyllabusProcess (computing)Work (physics)PedagogyPublic relationsSociologyPolitical sciencePsychologyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

thinking about teaching as a way to help people develop their own capacities for understanding and for action.It starts not with content and assessment but with the people we are teaching.It pays less attention to facts and ideas, although clearly these remain important, and more to the dynamics of the people in the class, so we may learn from each other and teach each other.It is designed to help us examine new ideas through our experiences and the experiences of others so we may become more effective.The role of the instructor is less to deliver and test for content and more to create a place where people participate and gain confidence in their own power so they push and probe one another and themselves.Teaching in this way is not new.It is a staple of labour education where unions want to have active, militant members.It is sometimes called the "organizing model" of teaching, for it draws upon lessons from effective organizers.It starts not with the mastery of the expert but with the knowledge that people have ideas and experiences they will draw upon and that will shape how they handle new ideas.That in turn pushes the instructor to take seriously not just the content but the people in the group and to work as part of the group.It assumes that how material is delivered matters at least as much as the material itself, for the point is to help people learn how to build oppositional cultures and structures.That is hard to do with a Scantron exam and predetermined learning outcomes.The four essays that follow share some of our experiences and experiments in teaching in a more democratic and participatory way.We are not experts, but we are long-term instructors, educators, participants, and scholars of labour history and labour studies who think about, research, collaborate, and practise teaching against the grain of neoliberalism.Our hope is that readers can adopt, adapt, reject, reshape, and build on our teaching experiences.In this way, we can share and shape our educational vision and our daily practice for a democratic, participatory future.

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)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,287

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0180,046
Communication savante0,0160,012
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0110,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,003

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.

Tête enseignante Opus0,057
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,251 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2019
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