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Enregistrement W4283789762 · doi:10.1108/s1479-36792022000042b013

Prelims

2022· book-chapter· en· W4283789762 sur OpenAlexaff
Charl C. Wolhuter, Lawrence R. Jacobs, Andrew Swindell, Kathlyn Elliott, Brian McCommons, Wendy Liyun, Christopher R. Newman, Alexander Jun, Christopher Collins, Laurel Bingman, Gauravi Lobo, Daniel Smith, Tanja Sargent, Alicia Noreiga, Casey Burkholder, Max Crumley-Effinger, Edith Mukudi Omwami, Andrea Gambino, Joseph Wright, Ericka Galegher, Petrina M. Davidson, Joseph Elefante, Guadalupe Bright, Lisa Damaschke-Deitrick, Rebecca Stroud, Alexander W. Wiseman

Notice bibliographique

RevueInternational perspectives on education and society · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCentral Asia Education and Culture
Établissements canadiensGovernment of New Brunswick
Organismes subventionnairesTexas Tech UniversitySan Diego State University
Mots-clésEmeraldLibrary scienceCitationPolitical sciencePublishingChemistryLawComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Previously she has presented on cultivating antioppressive science skills in STEM classrooms.Before starting graduate work, she worked as a high school science teacher for four years at YES Prep Public Schools in Houston, TX, where she was also the District Science Fair Coordinator.She was first inspired to start her current podcasting project, Learning in a Time of Corona, through listening to her friends who are teachers talk about their challenges during the pandemic and realizing that there should be a platform for their voices to be heard.As an educator-activist, she advocates for the acknowledgment and dismantling of implicit biases and systemic injustices that exist in our school systems and classrooms and works to develop tools for educators to use in order to challenge normative assumptions and support student voice.Her research interests include decolonial and anti-oppressive pedagogies, restorative justice practices, and STEM education.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,520
Score d'incertitude au seuil0,000

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,4800,266

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,304 · 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.

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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