MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4365816893 · doi:10.15402/esj.v8i4.70789

From the Ground Up: Critical Reflections About Co-Constructing A New Non-Profit Sector Undergraduate Certificate

2023· article· en· W4365816893 sur OpenAlexaffvenue
Gloria DeSantis, Angela N. Tremka

Notice bibliographique

RevueEngaged Scholar Journal Community-Engaged Research Teaching and Learning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCertificateScholarshipOperationalizationEngaged scholarshipPublic relationsSociologyIncentivePedagogyPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Community-university engagement is a growing field and takes many different forms. We explain and reflect critically on a community-university developmental process that we created to design a new non-profit studies undergraduate certificate. A steering group comprising students, non-profit organizations (NPOs), and faculty guided our process. We adopted a community-based, emergent, multi-tactic process that went from testing an idea, to collectively designing and co-constructing the certificate to building momentum to operationalize it, over an 18-month period. Our strategy was based on the convergence of three main bodies of literature—community-engaged scholarship, citizen participation, and naturalistic inquiry—and included seven tactics: community-university dialogues, e-communication, interactive booths in public places, presentations and learning circles, student research projects, student and NPO surveys, and pilot-testing undergraduate courses. The outcomes of our process revealed strong community support for a new certificate, which was then co-constructed and later approved by the University Senate. Today, five years later, we reflect on the ebb and flow of our process, in particular: emergent design challenges, the space-in-between, community/university black boxes, ownership, and facilitation work. This exploration contributes to the knowledge base on co-construction processes.

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)0,742
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,595
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Communication savante, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,683
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7420,595
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,6840,001
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,651
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 Opus0,409
Tête enseignante GPT0,488
Écart entre enseignants0,079 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEngaged Scholar Journal Community-Engaged Research Teaching and LearningMême sujetService-Learning and Community EngagementTravaux en français237 207