Dr. Meagan Troop; Manager, Educational Development
Notice bibliographique
Résumé
Dr, Meagan Troop has worked in the field of educational development for over a decade with extensive experience in both college and university contexts. In her most recent role as the Manager of Educational Development at Sheridan, Meagan has collaborated with faculty, staff, and administrators to design and facilitate programs and initiatives that build teaching and learning capacity. Before joining Sheridan, Meagan worked as an educational developer and instructional designer with positions at the Universities of Guelph, Waterloo, and OCAD, and teaching experience from St. Lawrence College, Wilfrid Laurier University, and The University of Guelph in the disciplinary areas of music education, musical theatre performance, and improvisation. Meagan holds a PhD in Education from Queen’s University with a focus on curriculum, teaching and learning. She is actively involved in the Scholarship of Teaching and Learning (SoTL) as a researcher and consistently contributes to the field of educational development through peer-reviewed publications, mentorship, and educational leadership at local, national, and international conferences and events. She is an Editorial Board member of the Canadian Journal for the Scholarship of Teaching and Learning (CJSoTL), a co-chair elect of the Council of Ontario Educational Developers (COED), and the Co-Chair of the eCampus Ontario Advisory Board.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,057 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».