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Enregistrement W4384256928 · doi:10.3138/9781487554286-001

From the Author

2023· book-chapter· en· W4384256928 sur OpenAlexaboutno aff
Heather Peggs

Notice bibliographique

RevueUniversity of Toronto Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDoctoral Education Challenges and Solutions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I once said to a colleague that after hearing hundreds of alarming accounts of conflict in graduate studies I would rather write a book than complete a PhD ... and here is proof!My perspective on conflict in higher education is that of a former litigator and a grad school outsider (LLB not PhD), who worked as a university insider, managing conflict and complaints at two large universities in Toronto, Canada.As a junior litigator, I learned quickly that clients wanted us to take actionto advise them about how to proceed based on the facts, the law, and the realities of a given situation.When I was hired by the University of Toronto in 2015 to bring an idea for a conflict resolution center for graduate students to reality, I also knew action was required.The university was keen to support students navigating challenging supervisory (advisory) relationships -an issue that had already been flagged as a key concern in various surveys, reports, and by graduate student working groups. 1 I recognized that the scope of graduate conflict was likely much greater than supervision based on my experiences reviewing hundreds of student complaints with a fairness lens in an ombuds office ("an ombuds" is also referred to as an ombudsman or an ombudsperson).I saw potential for this new office to wrap support around, and develop capacity throughout, the graduate community.The resulting Graduate Conflict Resolution Centre (Grad CRC) included a diverse, multidisciplinary, graduate student peer advisor team.Training for the graduate peer advisors was intensive and comprehensive, and I extend my profound gratitude to colleagues who shared their time and expertise with the team -their involvement enhanced skills and profoundly impacted the team year after year.Over four and a half years we pushed the uncomfortable reality of grad school conflict into the open -challenging the graduate community to From the Author

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,2420,166

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 Opus0,270
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,160 · 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'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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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