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Enregistrement W6987883408

Vehículos de significación y transformación de la cultura universitaria en Latinoamérica

2016· article· en· W6987883408 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePhilosophy and Education Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeaning (existential)Order (exchange)Face (sociological concept)Point (geometry)Matrix (chemical analysis)Embodied cognitionLatin Americans
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RESUMEN "La significación se encarna y encuentra su soporte en la intersubjetividad humana, en el arte, en los símbolos, en el lenguaje, en las vidas y en los hechos de las personas…" (Lonergan, 1994, p. 57).Este ensayo parte del supuesto de que para responder a la necesidad de reformar la educación superior en Latinoamérica y enfrentar los desafíos del cambio de época, resulta indispensable cambiar, además de las prácticas y las estructuras organizacionales de la educación, la cultura universitaria.Para apuntar hacia una reforma universitaria profunda que incluya la transformación de esta cultura resulta pertinente el análisis y renovación de los vehículos de la significación planteados por Lonergan: el clima intersubjetivo de la universidad, el arte que rodea la vida universitaria, el lenguaje predominante entre los profesores, los símbolos de la tradición universitaria y las personas que participan en la formación.A partir de la propuesta de los siete saberes necesarios para la educación del futuro escrito por Morin (2001), este trabajo aporta una matriz que describe de manera preliminar algunos elementos de transformación de los vehículos de la significación para cambiar la cultura universitaria en Latinoamérica y puede servir como instrumento para la investigación sobre los elementos de dicha transformación.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,138

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0060,016
Communication savante0,0090,004
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2016
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