Notice bibliographique
Résumé
This is the second instalment of a special section exploring the pedagogies—classroom and otherwise—associated with mobilities scholarship. As we discussed in the previous introduction (Transfers 13.1/2), the collocation of mobility and pedagogy is by no means a one-way street when it comes to innovation since, in several instances, novel theories and methodologies have emerged directly out of classroom teaching rather than the other way around.1 This dynamic was apparent in the discussions that took place at the first-ever conference dedicated to mobility pedagogy, which took place at Waterloo University, Canada, in 2018 (see Nicholson, 13.1), and is evidenced here in several articles across the two issues.2 As we discussed previously, the field's reputation for innovative methodologies is often the link between research and teaching, and the variety of applications continues to grow. In this special section introduction, we have therefore taken the opportunity to reflect upon some possible new directions for mobilities and pedagogy that take account of not only topical theoretical and political debates but also the pedagogic practices that may, themselves, inspire new research and “real-world” applications. In particular, we share some reflections on the way in which the concept of mobility justice, as first advanced by Mimi Sheller in 2018, lends a new dimension to mobility pedagogies and connects with research and teaching on social justice more broadly.3
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,343 | 0,187 |
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 ».