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Enregistrement W4280501444 · doi:10.46692/9781447362821.011

Curiosity signpost: Build our alumni hypernetwork

2022· other· en· W4280501444 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological and Educational Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCuriosityComputer scienceAchondriteAstrobiologyPsychologySocial psychologyMeteoritePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the moment we graduate, we begin a race. We scramble to get ahead, secure our first job, our first promotion. Training for this race begins earlier and earlier. Internships, work placements, job shadowing, and mentorship options abound, all before graduation. These options may have factored during our studies. Sociologist Phillip Brown describes this as the ‘opportunity trap’: ‘Middle-class families are adopting more desperate measures to win a positional advantage,’ Brown argues, ‘They are having to run faster, for longer, just to stand still. Yet if all adopt the same tactics, nobody gets ahead. This is the opportunity trap as few can afford to opt out of the competition for a livelihood.’ Another sociologist, Pierre Bourdieu, calls this ‘playing the game’. In the last chapter, I presented an extended game analogy. In this chapter, we take it one step further to include our alumni capital. Some of us didn't even get the chance to enter the competition. Many of us had work or family caring responsibilities during our studies. Ironically, this left less time to prepare for life after graduation. Maybe we were first in our family to go to university. Or the first person in our friend group to go abroad for university. Or even the first person we know in our community to study a subject. It's not only playing the game but also ‘knowing the game to play’. This book offers a clear response: our advantage is our alumni hypernetwork. This network is hyper as the breadth is so wide, the depth so deep. If, suddenly, all alumni discovered their alumni capital, there is plenty to go around. Our network of alumni opens our world to so many other networks too. When we met, Jessie Cripton set a clear agenda. We connected on the University of Toronto's online community platform. Through sophisticated algorithms, the platform makes studentalumni or alumni-alumni matches. If the matches agree, they can arrange a short meet-up. Cripton recognized, even as a student, the value in connecting with as many alumni as possible. She was first in her family to attend university and wanted to broaden her network

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,474
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4830,009

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,346 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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