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Enregistrement W4409667698 · doi:10.1080/14623943.2025.2494308

Teachers’ shifting metaphors of practice

2025· article· en· W4409667698 sur OpenAlexafffund
Anne Burke, Diane R. Collier, Benjamin Teye Kojo Boison

Notice bibliographique

RevueReflective Practice · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensBrock UniversityMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPsychologyPedagogyReflective practiceSociologyMedical educationEngineering ethicsMathematics educationMedicineEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using teacher-led research practices during a unique set of teaching circumstances, this paper offers insight into teachers’ shifting and evolving pedagogies, demonstrating through shifting metaphors, and elicited through arts-based research. This study investigated pandemic classroom site pivots and provides a robust and multimodal framework for understanding elementary teachers’ evolving pedagogies. This case study research is situated within an inquiry-based action research cycle and highlights the impact of pandemic conditions on teachers’ practices. including insight and guidance for pedagogical change over a range of sociopolitical and systemic shifts in teaching contexts. Our study focused on how our teacher-led inquiry, framed as a community of practice, built teachers’ voices and reflective practices. Our research group used both teacher-created metaphors and arts-based practices as a lens into teachers’ shifting pedagogies and practices. Developing pedagogies and teacher identities were articulated through processes whereby teachers learned together while teaching under pandemic restrictions, and to nimbly shift from online to in-person teaching and back again, discovering how their evolving identities enhanced the diversity of children’s voices in the classroom.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0080,046
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,503
Écart entre enseignants0,389 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2025
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