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Enregistrement W4392416258 · doi:10.5771/9781538167786

Inglorious Pedagogy

2023· book· en· W4392416258 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueRowman & Littlefield Publishers eBooks · 2023
Typebook
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyPsychologyPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Topics and issues in library and information science education pedagogy are commonly discussed in panels, conferences, peer-reviewed articles, professional articles, and dedicated monographs. However, in this abundance of education-oriented discussions, there are several noticeable gaps and omissions. Not always do education-oriented publications involve theoretical grounding that could make them stronger in argumentation and more generalizable to other contexts. Addressing these gaps, the book stands to strengthen the less covered areas of library and information science (LIS) pedagogical thought; it enriches a theoretical foundation of pedagogical discourse and broadens its scope. This volume brings together a collection of essays from LIS educators from around the world who delve into difficult, unpopular, and uncommonly discussed topics—the inglorious pedagogy, as we call it—based on their practice and scholarship. Presenting perspectives from Australia, Canada, China, New Zealand, the United Kingdom, and the United States, each chapter is a case study, rooted not only in the author’s experience but also in a solid theoretical or analytical framework that helps the reader make sense of the situations, behaviors, impact, and human emotions involved in each. The collective thought woven in the book chapters leads the reader through the milestones of (in)glorious pedagogy to a better understanding of the potentially transformative nature and wasted opportunities of graduate LIS education and higher education in general.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,015
Communication savante0,0110,010
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,006

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 Opus0,109
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,268 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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