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Enregistrement W7133096855

TEACHERS, CANCER, EDUCATIONAL CHANGE: WHAT “BEING ON THE BRINK OF EVERYTHING” CAN TEACH US ABOUT WELLBEING IN THE TEACHING PROFESSION

2024· dissertation· W7133096855 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2024
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPortraitPersonal narrativeNarrativePoetryQualitative researchPersonal lifeField (mathematics)Professional development
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis is a deeply personal one as it amplifies the intersection between teaching and cancer, aphenomenon in education that is equally overlooked as it is common, and one that has changed my life in profound ways. Grounded in narrative inquiry research, this qualitative study explores the personal and professional lived experiences, understanding, values and meaning-making of four educators who have had a cancer diagnosis. Each of these educators have, for a time, returned to the classroom, and noticed a change in their relationship to themselves and the teaching profession as a result of their cancer journey. They have graciously shared their stories and subsequent learning with me through semi-structured interviews, artefact show-and-tell, regular collaborative dialogue, and personal reflection. Mindful engagement with field texts revealed key words, phrases, and themes which were then crafted into personal and collaborative poetic portraits using found poetry. Poetic portraits and the ensuing participant reflections have led to new personal and professional insights, meaning-making, and compelling evidence that suggests an urgent need for systemic change within the teaching profession, including prioritizing and investing in the holistic health and wellbeing of educators.

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)0,012
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,036
Communication savante0,0120,011
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,464
Écart entre enseignants0,359 · 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
Publié2024
Routes d'admission1
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