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Enregistrement W4320726662 · doi:10.20343/teachlearninqu.11.8

The Morphology of the SoTL Article: New Possibilities for the Stories that SoTL Scholars Tell About Teaching and Learning

2023· article· en· W4320726662 sur OpenAlexaff
Faye Halpern

Notice bibliographique

RevueTeaching & Learning Inquiry The ISSOTL Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativePhenomenonVariety (cybernetics)EthosFolkloristicsField (mathematics)SociologySkepticismEpistemologyLiteraturePhilosophyComputer scienceArtLinguisticsAnthropologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The folklorist Vladímir Propp identified a curious phenomenon in his study of 100 Russian fairy tales: despite their tremendous surface variety, they followed a single narrative structure or morphology. This article argues that the same phenomenon applies to SoTL articles: despite the tremendous variety of content and methods that SoTL articles evince, they have come to tell the same kind of story. They tell, over and over, a story of redemption. I identify two problems with the story of redemption, the first having to do with ethos (the character that an author projects to their readers), and the second having to do with plausibility. I propose an array of narrative possibilities to enable SoTL authors to tell other kinds of stories — possibilities based on problematizing rather than easily solving. I argue that these possibilities better realize how some of the foundational thinkers in SoTL wanted the field to evolve. While benefiting all SoTL practitioners, such an expansion of narrative possibilities will make the field a more welcoming place to humanities scholars in particular, many of whom share a skepticism about the possibility of linear progress and perpetual self-improvement.

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)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,995
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0070,024
Communication savante0,0130,017
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,270 · 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
DomainePrésentation des résultats
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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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