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Enregistrement W4390105003 · doi:10.33524/cjar.v23i2.610

Rural Remote Learning in Manitoba During COVID-19: Opportunities and Challenges of Action Research

2023· article· en· W4390105003 sur OpenAlexaffvenueabout
Cathryn Smith, Gustavo Moura

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Action Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensBrandon University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeneral partnershipAction researchCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Context (archaeology)PandemicAction (physics)Participatory action researchSociology2019-20 coronavirus outbreakPublic relationsSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Action learningPedagogyPolitical scienceGeographyMedicineTeaching methodCooperative learning

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In September of 2020, seven school divisions in Western Manitoba developed a remote learning program to support medically fragile families whose children could not return to classrooms. The coalition of these school divisions, known as the Westman Consortia Partnership (WCP), needed to investigate what beliefs, practices, and strategies were critical to this new rural remote learning program, hence the collaboration with researchers to answer that question. From action research perspectives, this paper unpacks opportunities and challenges researchers faced in pre-, peri-, and post- research contexts during the COVID-19 pandemic. The paper explores action research aspects that were both followed and disrupted given the social, cultural, and historical context of the participants in the study.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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 enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,513

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0390,024
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0040,014
Intégrité de la recherche0,0040,008
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 Opus0,723
Tête enseignante GPT0,560
Écart entre enseignants0,163 · 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'admission3
Résumé présentoui

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