Engaged Scholarship in Tenure and Promotion: Autoethnographic Insights from the Fault Lines of a Shifting Landscape
Notice bibliographique
Résumé
Pre-and post-tenure faculty face immense pressure to meet professional expectations and requirements from their colleagues and disciplines.Faculty involved in community-campus engagement (CCE) for social change face additional demands to maintain relationships and continue their interventions.We present a collective autoethnography from a Canadian context reflecting on experiences as CCE faculty at various stages of tenure and promotion (T&P).We draw from our efforts working together on a pan-Canadian CCE research project, Community First: Impacts of Community Engagement (CFICE).From these experiences, we identify tensions within T&P processes and argue the need for highly contextualized narratives when faculty present their collaborative efforts, research processes with community partners, and community impact in their multiple faculty roles.From these kinds of narratives, the intra-and inter-institutional gaps, connections and spaces become clearer, especially for tenured and increasingly senior faculty, to support culture change at the institutional level, thereby increasing the value and recognition of CCE.
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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 | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,026 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».