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Enregistrement W7132909446

Students' perceptions of fairness following an academic strike

2012· article· en· W7132909446 sur OpenAlexafffundabout
Lisa Fıksenbaum, Christine M. Wickens, Esther R. Greenglass, David L. Wiesenthal

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAcademic Freedom and Politics
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésPerceptionHigher educationSurvey data collectionJob satisfactionMultilevel model
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rising rates of unionization in university settings suggest that campus labour disputes are likely to become an increasingly relevant issue. The research question in the current analysis asked which factors contributed to students’ perception of fair treatment following a university labour disruption. A longitudinal survey of students’ experiences was conducted before, during, and following a 12-week strike by teaching assistants and contract faculty at a large Canadian university. Hierarchical regression analysis revealed that students’ pre-strike satisfaction with their academic program contributed to a perception of post-strike fairness. The more students’ plans had been affected by the strike, the greater the reduction in perceived fairness. Post-strike fairness increased significantly the more students were satisfied with course remediation and the more they felt they had a faculty member to turn to following the strike. Interestingly, neither students’ levels of financial concern, nor their attitudes toward the strike, predicted perceived fairness. Implications for addressing students’ concerns in the wake of an academic labour dispute are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,397
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,398 · 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 tête enseignante, 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
Publié2012
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