Action learning for democracy: Introduction to a special issue
Notice bibliographique
Résumé
Democracy as a governing principle seems to be more in question now than at any time since WW2. In countries with democratic systems of government, often hard won over centuries of struggle, the social democracies that we have taken for granted are experiencing crises of legitimacy. Many are beset by widespread disillusionment and the emergence of populist and authoritarian parties which do not subscribe to familiar democratic values. In work organisations, there is usually a striking "democratic deficit” and wide disparities of power and voice. Despite research evidence for the superiority of collaborative and cooperative leadership in uncertain conditions, hierarchical principles are as evident as ever and tend to usurp attempts at democratic decision making. In this issue of the Journal we make a case for action learning as an enabler of democratic processes and as a means reviving faith in democracy as a way of working and living together. We hope that this Special Issue will be an inspiration to everyone working with action learning to encourage democratic practices in organisations and society. Our contributors make arguments and present cases in support of this aim, reporting from a great variety of locations including Greek teacher learning networks, Swedish preschools, a Citizens' Assembly in Germany and an effort to develop democratic competencies with students in war-torn Ukraine.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,005 |
| Communication savante | 0,013 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,012 |
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 ».