Competence, Resilience, and Adaptability With and Without Learning Augmentation (CRAWWLA) - final report
Notice bibliographique
Résumé
Our original intent was to engage Calgary teachers with issues associated with resources that were added or absent from their teaching situations and how they adjusted to these changing circumstances. From that we had intended to develop resources to help teachers make better use of these situations when they were ‘with and without’. This is not what we ended up doing. In the first year of the project we conducted a series of interviews with teachers and learners in medicine, veterinary medicine, and nursing and were taken aback by how little engaged they were with the issues of with and without in their teaching practice. They acknowledged that there were issues and opportunities but responded to them in a very normative way. It became clear that, while this is a common issue in teaching and learning, teachers are used to ‘rolling with the punches’ and taking a relatively passive and at times fatalistic stance on this issue. We also tried to conduct a scoping review, but were unable to identify a coherent body of literature that we could synthesize. We clearly needed a new plan Working with my two collaborators (David Topps – a family medicine doctor, education scholar, and long-term collaborator – and Michelle Cullen – an RN nurse educator) and in agreement with the TI we changed our plans in Phase 2 to focus on four subprojects
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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 | 0,006 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,085 | 0,028 |
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 ».