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Enregistrement W3135449824 · doi:10.20343/teachlearninqu.9.1.25

The Courage to SoTL

2021· article· en· W3135449824 sur OpenAlexaff
Heather A. Smith, Lauren S. Schlesselman, Jill Marie McSweeney-Flaherty, Dawne Irving-Bell, Nattalia Godbold, Patrice Torcivia

Notice bibliographique

RevueTeaching & Learning Inquiry The ISSOTL Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueReflective Practices in Education
Établissements canadiensDalhousie UniversityUniversity of Northern British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoethnographyCourageSociologyScholarshipScholarship of Teaching and LearningContext (archaeology)Power (physics)EthnographyIdentity (music)EpistemologyPedagogyAestheticsSocial scienceAnthropologyTeaching methodPhilosophyPolitical scienceHistoryLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using Parker Palmer’s The Courage to Teach, and in particular the notion of the undivided life, to guide reflections through the process of collaborative autoethnography, we reflect on our lived experiences with the Scholarship of Teaching and Learning (SoTL). The central question being: How does Palmer’s idea of the undivided life enable SoTL scholars to explore notions of identity and integrity that are intertwined with our academic practice? Ultimately, we found that Palmer’s insights provoked us to think deeply about our identities, and while perhaps we did not always see ourselves on the paths he illuminates, his work, and our collaborative ethnographic process, helped us to illuminate our own paths. More specifically, we share five themes arising from our collaborative autoethnography related to the importance of context and positionality, defining a SoTL scholar, the power to diminish, the importance of relationships and community, and collaborative autoethnography as method and process. Our stories highlight the need for us to see our community as complex, messy, and deeply human, and we remind readers of the need to think about the ethics of all methods and the power in our everyday practice to include or exclude.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0140,061
Communication savante0,0140,012
Science ouverte0,0010,013
Intégrité de la recherche0,0030,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,002

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,387 · 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'étudeSans objet
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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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