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Enregistrement W7133072982

Making diversity meaningful: a study of inter-cultural interaction among undergraduate students at a large public research university

2007· dissertation· W7133072982 sur OpenAlexaboutno aff
Deanne Fisher

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2007
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHigher Education Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)Context (archaeology)Ethnic groupVariety (cybernetics)Higher educationPublic universityCultural diversityFocus group
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Higher education research indicates that structural diversity--the racial and ethnic diversity of the student population--is only one of several conditions that must exist within an institutional setting in order for the educational benefits of diversity to be realized (Gurin, Hey, Hurtado Gurin, 2002; Chang, Astin Kim, 2004). Recent survey results at the University of Toronto would seem to support this finding. Conducted in the context of a large research university with a high level of structural diversity, this study uses a variety of data sources--including National Survey of Student Engagement (NSSE) data from the University of Toronto and aggregate NSSE data from U of T's peer comparison groups; a follow-up questionnaire on cultural diversity experiences; and focus groups--to isolate some of the conditions and interventions that serve to stifle or facilitate inter-cultural interaction in a large public research university.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0180,006
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,222
Tête enseignante GPT0,574
Écart entre enseignants0,352 · 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
Publié2007
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Résumé présentoui

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