MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4289552138 · doi:10.7771/2832-9414.1881

Evaluating the Effectiveness of Dissertation Boot Camp Delivery Models

2019· article· en· W4289552138 sur OpenAlexfundno aff
Nadine Fladd, Clare Bermingham, Nicole Westlund Stewart

Notice bibliographique

Revue˜The œWriting center journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Waterloo
Mots-clésBoot campComputer scienceLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dissertation boot camp (DBC) programs have been adopted at many postsecondary institutions across North America over the last decade. Responding to Simpson's (2013) call for writing centers to do more than simply share anecdotal information about the effects of their DBC programs, the authors of this mixed-methods study assess the benefits of these programs for doctoral students. The study evaluates three DBC delivery models-online, sustained, and retreat-in order to determine each model's effect on doctoral students' writing behaviors, confidence levels, and anxiety. By conducting a more robust statistical analysis than has been possible in other preliminary work on DBC programming, the paper corroborates Busl, Donnelly, & Capdevielle's (2015) finding that "Writing Process" DBCs are more beneficial to doctoral students than "Just Write" DBCs. The authors ultimately find that doctoral students experience positive outcomes from all three DBC models and are likely to self-select based on the model that best suits their individual needs. The results of this study indicate that postsecondary institutions ought to consider offering a variety of DBC programming in order to meet the needs of diverse graduate-student populations.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,205
Tête enseignante GPT0,543
Écart entre enseignants0,338 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revue˜The œWriting center journalMême sujetDoctoral Education Challenges and SolutionsTravaux en français237 207