Crisis of Meaning: Compassion and Community Engaged Learning
Notice bibliographique
Résumé
This research paper explores the relationship between compassion, meaning-making, and curricular community engaged learning (CEL) in a university setting. We contend that CEL, as a key form of community-focused experiential learning (EL), can play an important role in helping address the well-being of students, faculty, and staff by providing opportunities to engage in what they consider to be meaningful activities. Our critical examination of this relationship draws on primary research conducted in Winter and Spring 2022 with members of a large Canadian university and its affiliated colleges. This mixed-methods research includes a Qualtrics-based survey with over 2,500 respondents, combined with a series of interdisciplinary, online focus group discussions with faculty, staff, and students. Our findings reveal that many participants have experienced a “crisis of meaning” in their academic and work lives. They thus seek avenues to engage in meaningful, creative, compassionate, and community-focused activities that provide them with opportunities to foster their overall well-being. Participants emphasized the heightened importance of such endeavours after the COVID-19 pandemic as they pursue deeper connections with others and a stronger sense of purpose beyond utilitarian academic or employment performance.
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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 | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,043 |
| Communication savante | 0,015 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,023 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».