Notice bibliographique
Résumé
Abstract\nRural educators face challenges in accessing timely, relevant, and appropriate professional learning opportunities in Yukon due to the complexities of living and working in geographically and professionally isolated communities (Hellsten, McIntyre, & Prytula, 2011). Complexities surrounding the political landscapes within Yukon also creates a unique set of challenges. Adding to the challenges, Yukon education is also in the process of implementing a new curriculum model that attempts to be more holistic and considerate of the needs of the people living and working within the Territory (Yukon Education, 2011). The current change processes and vision for Yukon education provides a unique opportunity to implement changes to the way rural educators access professional learning (Department of Education, 2018). This Organizational Improvement Plan (OIP) suggests the creation of a rural based professional learning model using Kotter’s Eight-Step Change Model (Cawsey, Deszca, & Ingols, 2016) within Deming’s Plan, Do, Study, Act change model (Donnelly & Kirk, 2015) to guide change while providing a framework for those involved in the change process to follow. Obstacles, challenges, and contextual realities are explored and considered within the OIP as well. The goal of the change plan is to provide a working framework for how rural Yukon educators access and acquire pedagogical efficacy in areas of interest and need through a collaborative process with other rural Yukon educators. This model is designed with rural Yukon educators in mind, but may be adapted to meet the needs of other rural jurisdictions.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».