Ethical Risk Management in Co-operative Education Programs
Notice bibliographique
Résumé
Work-integrated learning (WIL) practitioners and higher education institutions (HEIs) regularly encounter ethical issues, dilemmas, or conflicts (‘risks’) in delivering WIL programs. Ethical risks that are not properly identified and managed can result in negative financial, legal and reputational consequences for the HEI. A case study of 10 Canadian WIL practitioners reported in this article identifies practices that reduce, transfer, control or eliminate ethical risk in co-operative education, a popular type of WIL program in Canadian HEIs. The findings are presented as a framework of risk management practices involving education and training, institutional support, policies and processes, collaboration with the WIL community, and student communication. A key theme underpinning the ethical risk management practices is the complexity of maintaining productive, quality relationships between three categories of WIL stakeholders- students, employers and the HEI. This study builds on earlier research revealing characteristics of ethical risk in WIL, with the subsequent findings intended to educate WIL stakeholders and assist them with evaluating and improving ethical risk management.
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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 | 0,030 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,012 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,015 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».