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Enregistrement W3169889871

Academic Dignity: Countering the Emotional Experience of Academia.

2020· article· en· W3169889871 sur OpenAlexaffvenueabout
Sandra G. Kouritzin, Erica Kolomic, Taylor Ellis, Satoru Nakagawa

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Educational Administration and Policy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEmotional Labor in Professions
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDignityConceptualizationSociologyNeoliberalism (international relations)Extant taxonIdeologyPedagogyCollegialitySocial sciencePolitical scienceLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A significant emerging body of research has articulated and critiqued the conditions and impacts of neoliberalism on academic institutions, particularly how the rise of the 'marketized' university has shifted the way in which academics are expected to engage in research and teaching. We highlight some of the key concepts evident in the research as they pertain to the emotional responses of academics to the ideological shift that has taken place within the academy. We focus on their perspectives in order to validate the emotional and lived experiences of academics and repudiate the neoliberal conceptualization of the academic as homo economicus. Referencing our ongoing research in Canadian universities as well as extant literature, we overview work on workplace dignity, a countervailing notion that mobilizes positive emotional concepts. Using this as a springboard, we finally begin to articulate an academic dignity-centered approach. By ‘academics’, we mean all those engaged in academic work within the academy, from tenured faculty to research specialists and contracted instructors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,871
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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'admission3
Résumé présentoui

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