Graduate Students’ Exploration of Opportunities in a Crisis
Notice bibliographique
Résumé
The following white paper details the University of Calgary’s 2021 graduate student conference titled, ‘Opportunities in a Crisis.’ This white paper works to describe how graduate students explore the terms ‘opportunities’ and ‘crisis’ within their research interests. These research interests were interdisciplinary to various fields such as telecommunications policy, algorithmic studies, critical race theory, and video game studies to list a few. Through this conference, we observed an acute awareness of the ways in which the COVID-19 crisis has impacted research in media activism, feminist media studies, internet infrastructure, and teaching and learning, to mention a handful. This white paper is divided by panel sections, thereby allowing readers to connect with this graduate student conference and help inform future research on topics in communication and media studies, as they are framed in working through these crisis moments in our global history. Our white paper set out to achieve two goals: first, document the presentations and emerging scholarly work of graduate students; and second, reflect on how research can, and very well does, pivot in times of crises, specifically using our current global COVID-19 pandemic as an ongoing, lived experience. This white paper achieves these goals which we believe helps in the preservation of this unique moment in time to be a graduate student.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,018 |
| Communication savante | 0,021 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,028 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».