Notice bibliographique
Résumé
In this general issue (56:1), a number of articles draw attention to the oftendaunting challenges that migrants and international students face in Canadian schools and postsecondary institutions (Dodd et al; Ayoub & Zhou; Wang & Zhou).Managing transitions is likewise a common thread in this issue, and where lack of appropriate resources is a concern, for instance: with autistic students moving to secondary school (Taïeb-Lachance et al.) or Grade 12 students moving to post-secondary education (and for whom a mental literacy resource was devised in Gilham et al.), or where lack of sufficient context in understanding the challenges pre-service teachers face in their practice is identified as a primary issue (in Habak et al.).With respect to digital and online learning, Bourgeois and Ntebutse look critically at whether and how digital competencies translate from extra-curricular to within-curriculum (i.e., school), while Njingang Mbadjoin and Chaker inquire into the factors (often external) that conduce to success in distance learning (e.g, MOOCs).Fréchette-Simard et al. then review the factors (whether in public or private schools) that can contribute to student success and perseverance.For their part, Stagg-Peterson et al conducted focus groups with Indigenous ECE (Early Childhood Education) student teachers from Northern communities to hear how their post-secondary program contributed to their formation as Indigenous educators -and how it could do this more or better.Emond then asks how a teacher's awareness of body -somatic coherence -can deepen, even transform, their professional growth, with the help of mentoring and support.We conclude with a Note from the Field on research methods: participant observation.Before we move to delineating the issue's contents, we pause to introduce our six new editors, who myself Teresa Strong-Wilson and Associate Editors
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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 | 0,007 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,011 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,014 | 0,013 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,097 | 0,063 |
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 ».