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Enregistrement W3185707323 · doi:10.37291/2717638x.202122102

In-between spaces of policy and practice: Voices from Prince Edward Island early childhood educators

2021· article· en· W3185707323 sur OpenAlexafffundabout
Gabriela Arias de Sanchez, Alaina L. Roach O'Keefe, Bethany Robichaud

Notice bibliographique

RevueJournal of Childhood Education & Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Prince Edward Island
Mots-clésEarly childhoodExcellenceLiminalitySociologyMerge (version control)Early childhood educationPedagogyQualitative researchSpace (punctuation)Identity (music)Nonprobability samplingGender studiesCitizen journalismPolitical sciencePsychologySocial scienceDevelopmental psychologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Over the course of the past decades, the discourse, pedagogy, scope, and delivery of early learning and child care (ELCC) has undergone myriad significant changes internationally, nationally, and at local levels. Prince Edward Island (PEI), the smallest Canadian Province, has not been exempt from these transformations. By situating early childhood educators (ECEs) at the centre of ecological multilevel environments (Bronfenbrenner, 2005), this qualitative study explored how a system-wide change implemented through the Prince Edward Island Preschool Excellence Initiative (PEIPEI) has impacted and is being impacted by ECEs over time. Purposive sampling was used to invite seven early childhood educators working on provincially regulated early years centres (EYCs) to participate in individual interviews. Findings indicated that ECEs have been striving to navigate and merge the space in-between policy and practices and that after ten years, they remain in this liminal space where they continue to navigate unravelling transitions as they search for their professional identity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,612
Score d'incertitude au seuil0,984

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,312 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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