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Enregistrement W4396241039 · doi:10.25071/2818-2618.24

Editors’ Introduction to the Journal

2024· article· en· W4396241039 sur OpenAlexafffund
Brian Hotson, Stephanie Bell

Notice bibliographique

RevueSkrib. · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Sciences and Policies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesPontificia Universidad JaverianaUniversiteit StellenboschChalmers Tekniska HögskolaUniversity of LimerickYork UniversityDalhousie UniversityNateraUniversité de LilleUniversity of PretoriaUniversity of the Witwatersrand, JohannesburgDartmouth College
Mots-clésHumanitiesArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We, SKRIB: Critical Studies in Writing Programs and Pedagogy co-editors, and the editorial board are pleased to provide a space for multilingual, international writing scholars and practitioners. As we wrote on the founding of the journal, our hope for SKRIB is to facilitate “intercultural dialogue around the development of writing programmes, writing centres, and writing pedagogy in post-secondary institutions of higher learning around the world.” As a forum for intercultural discourse, SKRIB draws attention to the ways in which the writing at the core of our work is not neutral, but rather deeply personal, and it resides in an inherently politicized space. Our work is always necessarily caught up in globalization processes and global contestations of power between nation states, ideologies, cultures, communities, and languages. SKRIB invites scholars to centre this conception of writing as inherently political in the ways they critically reflect on their writing programs, pedagogies, and initiatives, and, especially, in how they contribute to the development of writing studies; decolonization, equity, inclusion, and diversity are fundamental responsibilities of writing teachers, scholars, and administrators.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
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: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,239

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0160,006
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0710,041

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,333 · 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
GenreÉditorial

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
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Résumé présentoui

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