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Enregistrement W4405832995 · doi:10.1080/01494929.2024.2326996

What Are Students Reading? An Exploratory Study of Bookstore Acquisitions for Introductory Family Science Courses

2024· article· en· W4405832995 sur OpenAlexaboutno aff
Bethany Willis, Nikki DiGregorio, Jennifer E. Greiving, Catherine Dutton, Pamela Payne

Notice bibliographique

RevueMarriage & Family Review · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueArchitecture, Design, and Social History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipContext (archaeology)Relevance (law)Reading (process)Exploratory researchInclusion (mineral)PsychologyMathematics educationPedagogyMedical educationSociologySocial sciencePolitical scienceMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This exploratory analysis examined publicly available assigned course readings from undergraduate degree programs in Family Science within universities across the United States and Canada. It illustrates the constellation of resources used during one semester. Issues related to publication processes, relevance, discipline-specificity, accessibility, and representation are explored. Results demonstrate that five of the eight most frequently textbooks focus on individual development and societal context, one focuses largely on human development and family studies, and one on family and consumer sciences as distinct fields of inquiry and employment. Findings indicate consideration needs to be given to the ways in which reading selection impacts relevant knowledge being disseminated to students in the field of Family Science, particularly given the heavy reliance on commercially published textbooks. Results point to the need for discipline-specific resources, which could be achieved by scholars with interdisciplinary backgrounds and training in family scholarship. Recommendations for enhancing the existing state of Family Science resources through emphasis on accessibility, usability, and inclusion are provided, with implications and suggestions for future research.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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