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Enregistrement W7035772122

Addressing Precarity in the Profession

2019· article· en· W7035772122 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueÉrudit documents and data repository (Érudit Consortium, University of Montreal) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBotany, Ecology, and Taxonomy Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleofectionGestational periodTSG101HyporeflexiaArticular cartilage damagePretextDysgeusia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A new ad hoc working group has emerged from Council\ndiscussions about employment prospects for historians. This\nWorking Group on Precariously Employed and Non-Tenured\nTrack Historians will be coordinated with, and\nintegrated into, the “outreach” portfolio of the CHA. The\nworking group reflects both continuing trends and changing\neconomic realities for historians. In the former case, many\nhistorians have long been employed in a range of jobs in\nresearch, government, heritage, NGOs, and more. We recognize\nthat those areas of employment may become more\nand more important to history PhDs as changes in post-secondary\neducation have led to fewer full-time, permanent\npositions, a veritable shrinking of the university professoriate.\nThis fact of life seems unassailable. As data taken from\nthe Council of Ontario Universities, recently published on\nthe CHA indicate, the percentage of teaching done by those\nwith tenure-track jobs is barely a majority: “55% of courses\nand student enrolments are taught by full-time faculty members,\n….At the undergraduate level…part-time instructors…\nteach 46% of students and 50% of courses.” The increasing use\nof precarious labour in the university sector is only one factor\nreshaping the profession; another is the sad reality that many\nhistory departments are facing shrinkages as universities’ put\nfewer resources into the Humanities.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0210,030
Communication savante0,0130,012
Science ouverte0,0020,024
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,003

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,204 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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