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Enregistrement W3047232728 · doi:10.25071/1916-4467.40452

Understanding the Use of Academic Research in Science Education Practitioner Journals

2020· article· en· W3047232728 sur OpenAlexaffvenue
Michael Bowen, Joseph Taylor, Patricia G. Patrick, Ryan Summers, Marcus Kubsch, Abdi-Rizak M. Warfa, Asli Sezen‐Barrie, Selcen Güzey, Cathy Lachapelle

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association for Curriculum Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueScience Education and Pedagogy
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesLeibniz-Gemeinschaft
Mots-clésCitationScience educationPresentation (obstetrics)SociologyLibrary sciencePedagogyMedicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This bibliometric study investigated the extent to which science education practitioner journals (SEPJs) cite science education research journals and other resources, and in what proportions. The study found that articles in SEPJs rarely cite the leading science education research journals; the average citation rate per article is well below one. This result was not affected by article type and remains stable across 2013 to 2017. While results indicate the article purpose in the SEPJs affected the proportion of science education research journal citations, the proportion remains low with—in the best case—about 8% of all citations in The Science Teacher from 2013 to 2017. The presentation discusses the role of SEPJ authors of different roles/backgrounds in science education and their use of references. Implications for pedagogical content knowledge (PCK) development and the translation of research to practice are described.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,684
Tête enseignante GPT0,542
Écart entre enseignants0,143 · 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'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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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