Institutional mission statements: discursive construction of organizational identity in Canadian post-secondary education
Bibliographic record
Abstract
Para navegar nas páginas de instituições educacionais quando escolhendo onde estudar, futuros alunos precisam ter altos níveis de letramento para entender como tais organizações se representam para o mundo. Este estudo examina a construção discursiva da identidade organizacional nas declarações de missão de instituições Canadenses pós-secundária selecionadas por meio da aplicação do procedimento de análise de gêneros (SWALES, 1990) o Inglês para Fins Específicos de movimentos e passos e análise léxico-gramatical (HYON, 2018) para entender a organização retórica das declarações de missão e padrões gramaticais e lexicais que caracterizam cada movimento individual. Os resultados das análises de um pequeno corpus de 14 declarações de missões mostram que todas as amostras de declaração de missão incluem ‘comprometimentos’ como o movimento obrigatório; entretanto, os comprometimentos primários das declarações de missão da universidade diferenciam-se daqueles de faculdades, portanto refletindo diferenças em propósitos institucionais e funções de dois tipos de instituições educacionais pós-secundária. Implicações práticas e pedagógicas do estudo são discutidos.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.007 | 0.026 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.013 |
| Science and technology studies | 0.015 | 0.010 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.007 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".