The Pitfalls and Possibilities of Labour Movement-Based ELearning, http://home.oise.utoronto.ca/~psawchuk/casae.pdf Rather sketchy and patronising in places, but does identify some of Africa’s constraints (incl cultural) and argues for �� a learner suppor
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: This paper presents findings on informal learning and labour movement-based e-learning. It examines the participation of 40 labour activists from across Canada during a six week, online workshop, and focuses on the relations between online and offline activity. It suggests that e-learning can be used to support the goals of collective action and solidarity, and that the medium can contribute to the development of a working-class narrative that makes meaning in and energizes the lives of labour activists. Résumé:Cet exposé a pour but de présenter les résultats dune étude sur lapprentissage informel et sur lapprentissage en-ligne dun mouvement ouvrier. Nous examinons la participation de 40 travailleurs activistes, à travers le Canada, pendant un atelier de six semaines offert en-ligne. Nous avons porté une attention particulière aux relations formelles et informelles entre lactivité en-ligne et hors-ligne. Cette étude suggère que lapprentissage en-ligne peut être utilisé en support des objectifs dune action collective et solidaire, et que le médium peut contribuer au développement dun narratif de classe ouvrière qui fait du sens et énergise la vie des travailleurs activistes.
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 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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,022 | 0,003 |
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.
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 ».