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Enregistrement W4415075694 · doi:10.1080/15363759.2025.2544068

Wired to Flourish in Community: An Affinity Space for Christian Female Scholars

2025· article· en· W4415075694 sur OpenAlexaff
Nancy Ross, Heather J. S. Birch, Lisa Devall-Martin, Mary Kate Schilke, Genie Kim

Notice bibliographique

RevueChristian Higher Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTheological Perspectives and Practices
Établissements canadiensTyndale University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpace (punctuation)ChristianityQualitative researchReligious education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This self-study contributes to the limited scholarly literature about the nature of academic research and writing groups in a distinctly Christian context. The researchers examined the effects of female scholars’ researching and writing together within a Christian affinity space designed with a liturgical structure. The group took an invitational approach to writing and research, presenting these activities as privileges rather than mere responsibilities. Mixed-methods data collection and analysis revealed three main themes that provided a strategic corrective to common barriers to the success of female scholars: the research and writing group nurtured community, promoted a sense of collective self-efficacy, and fostered scholarly productivity. Participants reported that the design of the affinity space effectively supported academic productivity, increased self-esteem, and enhanced collaboration via four key factors: dedicated time for writing and researching, increased motivation, accountability via goal setting, and accountability via sharing. Recommendations for future practice include designing structured affinity spaces within a framework that positions research as invitational, collaborative, and worshipful. Further research could explore designing effective affinity spaces in Christian and secular contexts for men and marginalized groups, along with comparative research related to affinity spaces in online and in-person communities.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,677
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,360 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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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