Notice bibliographique
Résumé
Includes a prize-winning chapter by the winner of the 2021 Early Career Award of the International Narrative Research Special Interest Group of the American Education Research Association. Trudy Cardinal was awarded this prize, among other publications, for chapter 11 in The Doctoral Journey: International Educationalist Perspectives: An Autobiographical Narrative Inquiry into the Experiences of One Cree/Métis Doctoral Student. This book has prompted an expanded book series: The Doctoral Journey in Education. Please click here to find out more! The Doctoral Journey: International Educationalist Perspectives assembles a collective narrative related to the doctoral journey of recent graduates in the field of education. Clearly, the doctoral journey is not a linear process but rather a lattice of ever-evolving professional and personal relationships, experiences, perspectives, and insights. From early on when considering whether or not to apply to a programme, to deciding on an institution and supervisor, to delving into the related literature, to data collection and analyses, to closing in on the defence, to results dissemination, and everything in between and beyond, the doctoral journey presents incalculable obstacles that can be, and have been, overcome by doctoral graduates—including the contributors in this inspirationally-sparked collective narrative. Contributors are: Trudy Cardinal, Philip Wing Keung Chan, José da Costa, Alison Egan, Janet McConaghy, June McConaghy, Kelsey McEntyre, Sammy M. Mutisya, Christina A. Parker, Carla L. Peck, Colin G. Pennington, Kathleen Pithouse-Morgan, Edgar Schmidt, and Pearl Subban.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».