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Enregistrement W4413834854 · doi:10.24908/iqurcp19056

Perceived Community Impact of International Experiential Learning

2025· article· en· W4413834854 sur OpenAlexaffvenue
Julia Apolot, Malek Benameur, Kate Cruess, Briar McCaw, Emily Moar, Olivia Skinkle

Notice bibliographique

RevueInquiry Queen s Undergraduate Research Conference Proceedings · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExperiential learningPsychologyBusinessPedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Kolb’s experiential learning model suggests that learning is enhanced through concrete experience, reflection, abstract conceptualization, and active experimentation (Slavich & Zimbardo, 2012, p. 573). Although the benefits of Kolb's experiential learning theory on the learner have been well documented, there is a gap in the literature on the impact of these opportunities on the local community and organizations. This study, realizing the benefits of Kolb’s theory, investigates the potential intended and unintended impacts on local communities/organizations by looking at how participants in international community-based learning or volunteer trips perceive their impact on local communities. The primary objective is to explore how Queen’s University’s HSCI 595: Cross-Cultural Determinants of Health course students perceive Tanzanian organizations’ and communities’ views on international learning trips like HSCI 595. The secondary objective is to compare these insights with perspectives from individuals who have participated in other international volunteering and experiential learning experiences. Methods: To achieve this, the study uses daily transformative journaling during the HSCI 595 Tanzania trip and survey questions as primary data collection methods. Additionally, it will conduct a literature review to assess the findings of any previous research done on this topic. The qualitative data will be analyzed through thematic analysis, identifying recurring patterns and key themes that emerge from participants' reflections and survey responses. Implications: By addressing a serious gap in literature, this research aims to gain insight into the perceived impacts of experiential learning and volunteering on local communities/organizations. The findings will contribute to a broader understanding of international community-based learning. By comparing experiential learning trips with more traditional volunteer work, this study provides new insights into how international experiences influence both participants and the communities they seek to support.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0000,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,351 · 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
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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