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Enregistrement W3044199477 · doi:10.56105/cjsae.v32i1.5495

Unspun Heroes: An Example of Intergenerational Learning and Community Action

2020· article· en· W3044199477 sur OpenAlexaffvenue
Kathy Snow, Janice Esther Tulk

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal for the Study of Adult Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAging and Gerontology Research
Établissements canadiensCape Breton UniversityUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThe artsCohesion (chemistry)Learning communityInformal learningAction (physics)SociologyCommunity organizationSense of communityCommunity of practiceCommunity buildingCollective actionPedagogyCommunity cohesionPublic relationsPsychologySocial psychologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

According to community support advocates in XX, YY there are few formal opportunities for adult continuing education available locally. This challenges notions of community health, which outline that healthy communities are among other factors, identified as communities in which all members are highly interconnected and supported. The Unspun Heroes is an informal fibre arts group committed to learning and developing skills related to local fibre arts culture. Through an exploration of 16 Heroes’ experiences over the course of one year, it was determined that the Heroes community serves as an informal Community of Practice which supports local community cohesion, intergenerational learning and positive community action. In this research, the roles and responsibilities of the members within the CoP, as well as the characteristics of the CoP, are discussed with the aim of presenting key factors that support sustaining Communities of Practice, that in turn support community wellbeing. We identified six factors characterising the CoP, which contributed to its longevity: adherence to tradition, stress-busting, mentoring, belonging to something bigger, sharing and social connections.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,024
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,185
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,246 · 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'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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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