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Enregistrement W4280620454 · doi:10.15173/ijsap.v6i1.4872

Living a student-faculty partnership

2022· article· en· W4280620454 sur OpenAlexafffundvenue
Amy Poon, Kathy O’Flynn-Magee, Patricia Rodney, Raluca Nicoleta Radu, Marta Burnay, Alanna Griffin, Caryn Dooner, Lynne Esson, Su Han Ong, Kate Proznick, Skye Maitland, Kirsten Larsen, Agnes Choi, Ranjit Dhari

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Students as Partners · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensUniversity of British Columbia HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of British Columbia
Mots-clésGeneral partnershipPower (physics)PedagogyMedical educationPsychologySociologyPolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Student and faculty collaborations are gaining recognition in higher education as an approach to optimise learning and the relationships embedded within education. However, existing hierarchies and power structures in academia often limit the nature of student-faculty partnerships. The student and faculty authors of this paper have an ongoing partnership within a project to address bullying in nursing education. The CRAB project (Cognitive Rehearsal to Address Bullying), is an initiative that is not only relevant for, and partnered with, students, but also initiated by them. The authors of this paper were interested in understanding what determined the success of the partnership. As a group, we reflect on the processes of collaboration, from creating innovative educational resources to co-authoring scholarly publications. Using verbatim quotes from the authors, we also explore the nature of the partnership along with the benefits and challenges from both student and faculty authors’ perspectives.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0270,014
Communication savante0,0240,015
Science ouverte0,0030,034
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,004

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,610
Écart entre enseignants0,454 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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