Notice bibliographique
Résumé
<JATS1:p>This book is grounded in the idea that words matter. It holds that how we discuss teachers and teaching in the public space shapes the way we come to regard teachers as a society; the beliefs we hold about who they are, what they do, and why they do it. Over time it also comes to shape the conditions and contexts in which teachers do their work. This matters because schooling provides one of the very few common experiences that most of us share. Teaching, in particular, provides a convenient rallying point for discussions of public policy, and beyond citizens’ own school experiences, the print media makes the most significant contribution to broad social understandings of schooling and teachers’ work.</JATS1:p> <JATS1:p>This book provides a comprehensive and systematic exploration of print media discourses around teachers and their work, using over 65,000 articles published in Australian print media from 1996 to 2020 as a case study. It also takes a comparative look, drawing on print media texts from other countries, namely the United States, United Kingdom, New Zealand, and Canada. It employs an innovative combination of large-scale corpus-assisted analysis and close qualitative analysis to identify and explore representations of teachers in the print media, how they are constructed and how these constructions have changed and shifted over the past twenty five years.</JATS1:p>
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,015 |
| Communication savante | 0,011 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».