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Enregistrement W4289775871 · doi:10.18192/cjmsrcem.v16i1.6453

Canadian Communication Studies and Experiential Learning

2018· article· en· W4289775871 sur OpenAlexaffvenueabout
Sandra Smeltzer

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Media Studies · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Practises and Engagement
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInternshipPracticumExperiential learningPreparednessPublic relationsPedagogyPolitical scienceSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this article, I provide an environmental scan of experiential learning (EL) activities – internships, community engaged learning, co-ops, and practicum placements – offered by Canadian communication / media studies programs. These forms of ‘hands-on’ pedagogy can provide students with an opportunity to put their academic training into practice, to gain ‘in the field’ experience, and to collaborate with myriad community partners. However, the growth of EL must be contextualized within the neoliberalization of higher education in Canada, including concerns that universities are being cultivated as utilitarian conduits for job preparedness in a capitalist society. With the demand for EL opportunities unlikely to diminish, I argue that our field needs to proactively engage in determining the future of this form of pedagogy and ensure that it is ethical for all involved in the process. This discussion is informed by anonymous, semi-structured interviews I conducted with faculty, staff, students, and community partners associated with a selection of communication / media studies programs in three Canadian provinces. Further, I highlight recent shifts that have taken place in Ontario vis-à-vis EL as a case study to demonstrate the fast and furious policy changes underway at a provincial level.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCommunication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,817

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,008
Études des sciences et des technologies0,0220,020
Communication savante0,0080,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0370,002

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,402
Écart entre enseignants0,288 · 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'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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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