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Enregistrement W4300825392 · doi:10.46692/9781447306214.009

Knowledge mobilisation in education in Canada and the role of universities

2013· other· en· W4300825392 sur OpenAlexaffabout
Jie Qi, Ben Levin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typeother
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Learning Practices
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction This chapter is organised around different dimensions related to research mobilisation in Canada, with a focus on the field of education and the role of universities. Major features of Canada as a country are described first to serve as a background to the chapter. The next section introduces the role of government, including current research funding agencies in Canada and issues of research quality indicators and research capacity building. Next, the chapter focuses on the strategies and mechanisms currently used by universities to share their research. The chapter concludes with a discussion about the key debates and considerations around education research mobilisation and identifies some unresolved issues that might help guide future research. Overview of Canada Canada is the world's second largest country in area. Canada is a large, rich, geographically and demographically diverse country with an advanced industrial and service economy. The term ‘cultural mosaic’ is commonly used to describe the multicultural nature of Canadian society. Canada has one of the highest immigration rates in the world (more than 1% per year). Nearly 20% of Canadians were born outside the country, a proportion that is increasing steadily, and these immigrants come from all parts of world (www12.statcan.ca/censusrecensement/ 2006/as-sa/97-557/p2-eng.cfm). People who come from different origins and cultural groups are able to retain their religions and customs as well as languages. Canada also has a high-achieving education system, consistently among the highest-ranking countries on international assessments such as PISA (Programme for International Student Assessment) or PIRLS (Progress in International Reading Literacy Study). Mandatory school age for young people is from 5–7 to 16–18 years old depending on the province. The adult literacy rate is 99%, although Canada does not score as highly on international assessments of adult literacy as it does for school-age skills (Conference Board of Canada, www.conferenceboard. ca/hcp/details/education.aspx). English and French are both official languages at the federal level. Canada has a federal political system. Power is divided between the federal government and provincial or territorial governments. Canada's provinces range in size from Ontario, with 13 million people, to Prince Edward Island, with about 200,000 people; the territories have even smaller 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,286 · 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.

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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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