MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3181049741 · doi:10.1080/03634523.2021.1948084

Same storm, different nightmares: emergency remote teaching by contingent communication instructors during the pandemic

2021· article· en· W3181049741 sur OpenAlex
Nicole K. Stewart, Anis Rahman, Philippa Adams, John Hughes

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCommunication Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCommunication in Education and Healthcare
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutoethnographyResistance (ecology)ScholarshipPandemicPublic relationsSociologyPsychologyPolitical scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicineGender studiesLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The COVID-19 pandemic amplified existing inequities in higher education. This paper documents the stories of four precariously employed communication instructors in their transition to emergency remote teaching in March 2020. Through collaborative autoethnography, the instructors share their stories of reliance and compliance within the gig academy, using their support networks to foster resilience and create points of resistance. In the Spring 2020 semester, we experienced the same storm but with different nightmares. Technological frustrations, mental health concerns, accent barriers, financial stresses, care work, and illness were pushed to the background while we dealt with suddenly teaching online during the pandemic. The relentless uncertainty about job security hanging overhead persists. From our subaltern counterpublic, we posit a resistance to the gig academy. We urge departmental leadership to use this paper to inform policy making and practice and for other contingent instructors to expose their stories in scholarship.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,353 · 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