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Enregistrement W3196362251 · doi:10.1080/14427591.2021.1970617

Promoting critically informed learning and knowing about occupation through conference engagements

2021· article· en· W3196362251 sur OpenAlexaff
Rebecca M. Aldrich, Roshan Galvaan, Alison Gerlach, Debbie Laliberté Rudman, Lílian Magalhães, Nick Pollard, Lisette Farías

Notice bibliographique

RevueJournal of Occupational Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueOccupational Therapy Practice and Research
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexivityInclusion (mineral)SociologyCritical thinkingEpistemologyCritical theoryPedagogyPsychologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As occupation-focused discussions and applications of critical theoretical perspectives increase, attention must also be paid to how different spaces of knowledge dissemination, exchange, and production support critically informed learning and knowing about occupation. This paper presents the reflections of a group of international scholars and lecturers whose shared interest in critical theoretical perspectives prompted the incremental co-development of a series of conference engagements. We describe how our group came together, what kinds of learning experiences we developed to promote and support engagement with critical theoretical perspectives, and what understandings we gained through ongoing critical reflexivity about those learning experiences. Our discussion addresses two problematics related to conferences as learning spaces: inclusion, and sustained engagement with epistemic communities and ideas that may form through critically oriented conference sessions. We also discuss how enacting critical pedagogies and principles of ‘unconferencing’ may better promote critically informed ways of learning and knowing occupation than typical conference structures. The paper ends with a call for continued integration of varied critically informed teaching and learning opportunities at conferences, as a means of further encouraging diverse types of knowledge production, sharing, and learning about occupation.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,184

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0120,017
Communication savante0,0180,014
Science ouverte0,0030,032
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,002

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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,554
Écart entre enseignants0,355 · 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'étudeQualitatif
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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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