Contextualizing Lessons Learned from Sharing Knowledge-Building Relationships: Aboriginal Experiences in the Cross-Cultural Workplace
Notice bibliographique
Résumé
Questioning, seeking information and understanding, and ultimately learning, always occurs within a context, and that context affects what questions are asked, how information and understanding are sought, and ultimately, what learning occurs. Knowing the place, the time, and the people involved in any quest for understanding is to know more about how the learning took place and how new understandings were developed. The larger context for the lessons from research that was facilitated through the Sharing Knowledge-Building Relationships: Aboriginal Experiences in the Cross-Cultural Workplace gathering reported elsewhere in this volume (Adair, Kwantes, Stonefish, Badea, & Weir, this volume) is important to consider as it shaped the questions, methods and learning. Personal experiences and societal context prompt questions, inform seeing, and impact understanding. This article, therefore, seeks to set the context for the information shared at this 2 day gathering with a focus on Aboriginal experiences in the workplace, setting the stage for understanding the time and the place for the learning that took place, by explicating the societal context, the location, and the activities of this event.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,026 | 0,032 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,020 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».