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Enregistrement W7037019203

Designing a culture of co- learning: Mobilizing knowledge about KMb amongst graduate students

2016· article· en· W7037019203 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMassey Research Online (Massey University) · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueEthnobotanical and Medicinal Plants Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological Sciences
Mots-clésNucleofectionGestational periodTSG101DiafiltrationDysgeusiaArticular cartilage damageDemotionHyporeflexia
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e goal of this Field Note is to outline our experiences developing and maintaining aKnowledge Translation and Transfer-Knowledge Mobilization (KTT-KMb) LearningCircle for graduate students at the University of Guelph. Since the fall of 2013, we haveplanned and held events and training opportunities for graduate students across theuniversity’s colleges and maintained an online presence for our membership of 107students. In this article, we reflect on the successes of the Learning Circle, including asustained presence across an interdisciplinary group, securing funding, and engagingin successful collaborations. We also highlight our challenges, including attendance atevents, staying relevant in a quickly evolving field, and striving toward sustainability.Our hope is that this article provides a non-prescriptive guideline for students wishingto develop similar “by student, for student” initiatives to scaffold graduate studentlearning and engagement in KTT-KMb.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,097

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0170,019
Communication savante0,0160,009
Science ouverte0,0030,030
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,183
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,198 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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