Navigating the Academy: Using Memory-Work to Chart a Way Forward
Notice bibliographique
Résumé
This article explores our use of memory work, as five experienced self-study researchers. Utilizing the power of memory-work and in the spirit of self-study collegiality, we aimed to understand how our collective experiences might influence current and future possibilities for ourselves, and importantly, for others. Our recursive process involved writing, in the third person, detailed memories evoked by six prompts which included reflections on being mentored and navigating the volatile, uncertain, complex, and ambiguous (VUCA) environment in tertiary institutions. We shared our writing via Zoom, and engaged in collective dialogic analysis. Our findings revealed significant discrepancies between institutional values and our personal values. An examination of our memories underscored the importance of teaching and self-study research to us, though not necessarily to our institutions. We felt that self-study research was not considered of equal importance by our institutions or colleagues. However, we maintain that measures of academic success, as defined by institutions, should not dictate how we measure our own success as academics or as humans. It is important to remain lifelong learners, staying curious, and being true to our own values. Ultimately, the importance of fostering supportive, reciprocal relationships and practicing kindness, to ourselves and others, was central to our reflection. We hope that our findings resonate with other academics.
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 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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,050 |
| Communication savante | 0,022 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,019 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».