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Enregistrement W4249637195 · doi:10.33774/apsa-2020-8fs5r

A Compass During the Storm: Offering Students Critical Rigor for Polarizing Times

2020· preprint· en· W4249637195 sur OpenAlexaffabout
Andrew M. Wender, Valerie J. D’Erman

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Technology Integration
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPoliticsPolarization (electrochemistry)Critical thinkingContext (archaeology)CompassCritical consciousnessPolitical scienceConsciousnessPresidential electionPublic relationsPsychologySociologyPedagogyLawHistoryGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Teaching and learning in institutions of higher education is occurring, unavoidably, within the broader civic context of today’s extraordinarily polarizing political times. In Canada, public consciousness has recently been buffeted by a contentious 2019 federal election process; taken in the further light of the US’s 2020 presidential campaign, and global tumult spanning the horizon immediately beyond, we seek to help our students situate themselves with respect to, and assess these points of profound contention, without ourselves contributing to exacerbated polarization. We aim to offer students in our first-year exploratory political science course a vital tool—critical rigor—for navigating, but not being inundated by the storm. This paper discusses our experiences in teaching our course, “The Worlds of Politics”, as we have attempted to help students meaningfully engage in cognitive processes of critical analytic thinking, without undue infringement from their own, and least of all our, personal political biases.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,627
Score d'incertitude au seuil0,677

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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