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Enregistrement W4321367791 · doi:10.1080/87567555.2023.2181307

Leveraging Kindness in Canadian Post-Secondary Education: A Conceptual Paper

2023· article· en· W4321367791 sur OpenAlexafffundabout
Katie J. Shillington, Don Morrow, Ken N. Meadows, Carmen T. Labadie, Benjamin Tran, Zoha Raza, Catherine Qi, Dale J. Vranckx, Manvi Bhalla, Karen Bluth, Tara M. Cousineau, David E. Cunningham, Mica Estrada, Jennifer Massey, Nokuzola Ncube, Jennifer D. Irwin

Notice bibliographique

RevueCollege Teaching · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueYouth Development and Social Support
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareUniversity of British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésKindnessPsychologyPedagogyMultidisciplinary approachFocus groupHigher educationIntervention (counseling)SociologySocial psychologyPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Positive academic climates are critical to helping students thrive, and kindness innovations might enhance these climates. This conceptual paper’s purpose is to share insights from a consensus building event focused on fostering relationships and knowledge-sharing among an international group of multidisciplinary students, faculty, and staff who explored ways to bring a kindness framework into post-secondary education. Participants underscored kindness as critical for students’ experiences and university culture, and identified several levels of influence requiring intervention focus. Ideas and strategies emerging from the event might serve to encourage student-led kindness initiatives and prompt university personnel to integrate kindness into post-secondary institutions.

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)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,911
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0280,026
Communication savante0,0110,004
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,283 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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