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Enregistrement W4389377020 · doi:10.19173/irrodl.v24i4.7009

Understanding Indigenous Learners’ Experiences During the First and Second Wave of the COVID-19 Pandemic

2023· article· en· W4389377020 sur OpenAlexaffvenue
Josie C. Auger, Janelle Baker, Martin Connors, Barbara Martin

Notice bibliographique

RevueThe International Review of Research in Open and Distributed Learning · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueService-Learning and Community Engagement
Établissements canadiensAthabasca University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousPandemicFocus groupActive listeningCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologySpiritualityQualitative researchPedagogyHigher educationPsychologySocial sciencePolitical scienceMedicineCommunication

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the experiences of Indigenous learners at Athabasca University. Having access to online education provided a sense of normalcy for students during the global pandemic while many post-secondary institutions and Indigenous communities were closed. The purpose of the research was two-fold: a) to determine the dynamics of reaching Indigenous learners and measuring their adaptability in learning during the COVID-19 pandemic, and b) to understand the effects of the pandemic on the mind, body, spirit, and social environment of Indigenous distance education learners and their families. This research included qualitative and quantitative methods, specifically, a survey, focus group, and individual interviews. We share the results of online research involving Indigenous students during the first and second waves of the COVID-19 pandemic. We concluded that listening to Indigenous students supported their online education while giving them an outlet to express their experiences. This research identified Indigenous student adaptations towards their spirituality in specific ways inherent to their culture given the reactions to COVID-19, their responses, and reflections.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,418
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,062 · 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'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

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