Exploring representation (EDI) in Students as Partners (SaP) initiatives: a case study of equity, diversity and inclusion in the Students as Partners Program (SaPP) at Carleton University
Notice bibliographique
Résumé
Students as Partners (SaP) initiatives have been gaining traction in the past decade, and many institutions are praising the SaP model as a method to enhance collaborative, reciprocal, and equitable learning. In this paper, we offer insights on student and faculty experiences of the Students as Partners Program (SaPP) at Carleton University in Ottawa, Canada. Our research is motivated by the question: to what extent are Students as Partners Programs (SaPP) compatible with goals of equity, diversity and inclusion? We take a qualitative, case study approach to explore student (n = 51), and faculty (n = 67), experiences of the Students as Partners Program in 2020. Our findings reveal strong participation by students with a disability, and female, and BIPOC students, and an overrepresentation of white, able-bodied participants at the faculty level. To improve EDI in SaP initiatives, we share recommendations from student and faculty participation.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,018 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».