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Enregistrement W4200140092 · doi:10.18438/eblip30026

It’s What’s on the Inside That Counts: Analyzing Student Use of Sources in Composition Research Papers

2021· article· en· W4200140092 sur OpenAlexvenueno aff
James Rosenzweig, Frank Lambert, Mary Thill

Notice bibliographique

RevueEvidence Based Library and Information Practice · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Strategies and Epistemologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposition (language)Selection (genetic algorithm)WarrantEthnic compositionComputer scienceSample (material)Mathematics educationPsychologySociologyLinguisticsEthnic groupArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective – This study is designed to discover what kinds of sources are cited by composition students in the text of their papers and to determine what types of sources are used most frequently. It also examines the relationship of bibliographies to in-text citations to determine whether students “pad” their bibliographies with traditional academic sources not used in the text of their papers. Methods – The study employs a novel method grounded in multidisciplinary research, which the authors used to tally 1,652 in-text citations from a sample of 71 student papers gathered from English Composition II courses at three universities in the United States. These data were then compared against the papers’ bibliographic references, which had previously been categorized using the WHY Method. Results – The results indicate that students rely primarily on traditional academic and journalistic sources in their writing, but also incorporate a significant and diverse array of other kinds of source material. The findings identify a strong institutional effect on student source use, as well as the average number and type of in-text citations, which demographic characteristics do not explain. Additionally, the study demonstrates that student bibliographies are highly predictive of in-text source selection, and that students do not exhibit a pattern of “padding” bibliographies with academic sources. Conclusion – The data warrant the conclusions that an understanding of one’s own institution is vitally important for effective work with students regarding their source selection, and that close analysis of student bibliographies gives an unexpectedly reliable picture of the types and proportions of sources cited in student writing.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0080,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,399
Écart entre enseignants0,255 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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'admission1
Résumé présentoui

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