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Enregistrement W4392824632 · doi:10.29173/jaed378

Contextualizing Lessons Learned from Sharing Knowledge-Building Relationships: Aboriginal Experiences in the Cross-Cultural Workplace

2017· article· en· W4392824632 sur OpenAlexaff
Catherine T. Kwantes, Twiladawn Stonefish, Wendi L. Adair, Warren Weir

Notice bibliographique

RevueJournal of Aboriginal Economic Development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensVancouver Island UniversityUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Set (abstract data type)SociologyPsychologyPublic relationsPolitical scienceGeographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,828
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0100,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,103
Tête enseignante GPT0,444
Écart entre enseignants0,341 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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