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Enregistrement W2994711193 · doi:10.55016/ojs/ajer.v65i4.57339

A Policy Discourse Analysis of Academic Probation

2019· article· en· W2994711193 sur OpenAlexvenueno aff
Abraham Barouch-Gilbert

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPunitive damagesPolitical scienceHigher educationSociologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this policy discourse analysis study, I explored the discourse of academic-probation policies for undergraduate students in Dominican higher education institutions. Policies from twelve universities described strategies of power throughout. Academic-probation policies were characterized by their brevity and focus on disciplinary actions for students who did not meet the established academic standards. Key implications are related to issues of student marginalization in higher education institutions. Future policy revisions should address the punitive measures and the implications of being classified below “normal” and should refocus on institutional retention as a policy. Keywords: Academic Probation, Higher Education, Policy Dans cette étude portant sur l’analyse du discours en matière de politiques, je me penche sur le discours des politiques portant sur la probation académique des étudiants du premier cycle dans certains établissements d’études supérieures en République dominicaine. On retrouve, tout au long du texte des politiques des douze universités étudiées, des descriptions de stratégies de pouvoir. Les politiques portant sur la probation académique se caractérisaient par leur brièveté et leur accent sur les actions disciplinaires visant les étudiants qui n’atteignaient pas les normes académiques établies. Les implications principales touchent la marginalisation des étudiants inscrits dans des établissements d’études supérieures. À l’avenir, les révisions des politiques devraient aborder les mesures punitives et les implications d’être classés sous la norme pour se recentrer sur la rétention institutionnelle. Mots clés : probation académique; études supérieures; politique

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,414
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,538
Écart entre enseignants0,420 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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