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Enregistrement W3011465268 · doi:10.1080/08865655.2020.1735480

Creating Change in Higher Education Through Transfronterizx Student-led Grassroots Initiatives in the San Diego-Tijuana Border Region

2020· article· en· W3011465268 sur OpenAlexvenueno aff
Vannessa Falcón Orta, Gerald Monk

Notice bibliographique

RevueJournal of Borderlands Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrassrootsPolitical scienceEconomic growthSociologyEconomicsLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this participatory action research study was to ignite change in higher education institutions through grassroots student-led initiatives focused on creating inclusive campus environments for Transfronterizx college students at the San Diego-Tijuana border region. A total of 15 stakeholders participated in this study, 11 Transfronterizx college students, and four faculty and higher education professional allies. The data of this participatory action research study was collected through a cyclical approach in five different phases consisting of one-on-one interviews and focus groups. The process of implementing institutional change in higher education through student-led initiatives is illustrated in the findings of this study that parallel Elliot’s ([1991]. Action Research for Educational Change. McGraw-Hill Education.) five phases of participatory action research: (a) Identifying and clarifying the general idea; (b) Reconnaissance; (c) Constructing the general plan; (d) Developing the next action steps; and (e) Implementing the next action steps. This study led to the inception of the Transfronterizx Alliance Student Organization (TASO) at San Diego State University (SDSU), a grassroots student-led movement dedicated to fostering the success of Transfronterizx college students at the San Diego-Tijuana border region. These findings are further illustrated through the thoughts, feelings and experiences that participants shared about creating institutional change in higher education.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,281
Score d'incertitude au seuil0,484

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,163
Tête enseignante GPT0,443
Écart entre enseignants0,279 · 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.

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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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