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Enregistrement W4392166793 · doi:10.4324/9781003422402-3

‘Your voice deserves to be heard’

2024· book-chapter· en· W4392166793 sur OpenAlexaboutno aff
Annie Lambert, Sébastien Carrier, Philippe Roy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyHistoryCommunicationAudiologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

‘But where are the people concerned in our training?’ This question is central for the School of Social Work at the University of Sherbrooke (Québec, Canada) to train students to think critically, to show openness and solidarity to diversity, and to act with competency. Consequently, the academic programme is structured to facilitate the involvement of service users in programme design and delivery. Gap mending and the intersection of knowledge are two principles that shape the inclusion of health and social service users in training activities. In this perspective, we promote the meeting of different actors that carry scientific, professional and experiential knowledge. In the end, this generates mutual influence between actors. It provides a space for each individual&s;s voice to be heard with dignity. These measures echo the values of social work practice. Accordingly, this chapter proposes an exploration of the innovative aspects of this pedagogical approach exemplified by three projects: the use of a web tool (Baromètre) to facilitate the meeting of users and students in a practical activity, a summer school that gathers users and students for five intensive days and a four-day simulation that involves the knowledge of an Indigenous person, and involves the students in an advocacy situation. We discuss the nature of these activities, their challenges, and the added value for users, students, and professors.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,019
Communication savante0,0080,013
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0170,012

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,289 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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