Lifelong learning, the arts and community cultural engagement in the contemporary university: International perspectives
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Darlene E. Clover and Kathy Sanford Section One: Arts-based teaching and learning 1. Embodied learning through story and dramatic play: Shifting values in university settings - Kathy Sanford and Kristin Mimick, University of Victoria 2. Dream, believe, lead: Learning citizenship playfully at the University of Cape Town - Astrid von Kotze and Janet Small, University of the Western Cape 3. Crossing a cultural divide: Transgressing the margins into public spaces fosters adult learning - Tara Hyland-Russell, St. Mary's University College and Janet Groen, University of Calgary 4. University teacher education and the Pop-up Art School - Christine Jarvis and Sarah Williamson, University of Huddersfield 5. Fear of glue, fear of thread: Teaching arts-based practice in the adult education classroom - Shauna Butterwick, University of British Columbia and Darlene E. Clover, University of Victoria Section Two: Arts-based Research and Enquiry 6. Mentoring arts-based research in the academy: A tale of two professors - Randee Lipson Lawrence, National-Louis University and Patricia Cranton, Penn State University 7. Collage-making for interdisciplinary research skills training in Northern Ireland - Shelley Tracey and Joe Allen, Queens University 8. Theatre-based action research for health in Denmark - Mia Husted and Ditte Tofteng, Roskilde University Section Three: Community Cultural Engagement 9. Weaving tales of hope and challenge: Exploring diversity through Metissage - Catherine Etmanski, Will Weigler, Grace Wong-Sneddon, University of Victoria 10. A new 'Age of Enlightenment': Challenges and opportunities for lifelong learning, museums and cultural engagement at the University of Glasgow - Maureen Park, University of Glasgow, Scotland 11. Empowering literary educators and learners in Northern Ireland: University-community engagements for peace - Rob Mark, University of Strathclyde 12. Creative pathways: Developing lifelong learning for community dance practitioners - Victoria Hunter, University of Leeds Overlay: Messages, Tension and Threads - Darlene E. Clover and Kathy Sanford
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,022 |
| Communication savante | 0,026 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,001 |
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.
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 ».