Canadian Social Studies Dergisinde Yayımlanan Araştırmalara Yönelik Bir Değerlendirme
Bibliographic record
Abstract
Bu araştırmada “Canadian Social Studies” dergisinde 2000 ile 2020 yılları arasında yayımlanan makaleler değerlendirilmektedir. Araştırmada, nitel araştırma yöntemi tercih edilerek, doküman incelemesi kullanılmaktadır. Araştırmanın verilerini, Canadian Social Studies dergisinde 2000 ile 2020 yılları arasında yayımlanan toplam 114 makale oluşturmaktadır. Ulaşılan akademik çalışmalar, yayın yılı, yapıldığı ülke, çalışma grubu, içerik, eğitim durumları olmak üzere farklı kategorilerde incelenmiştir. Araştırmada veriler içerik analizi kullanılarak çözümlenmiştir. Araştırma sonucunda 2000-2020 yılları arasında yayımlanan makalelerin en çok 2014 yılında yapıldığı görülmektedir. İncelenen makalelerin en fazla Kanada’da yapıldığı tespit edilmiştir. Makalelerin çalışma grubunda yetişkinlerin daha fazla yer aldığı görülmektedir. Makaleler konular bakımından incelendiğinde, en fazla tarih ve vatandaşlık eğitimi üzerine yapıldığı bu konular dışında farklı konulara yönelik çalışmalar da olduğu tespit edilmiştir. Dergide yer alan makalelerde tarih ile ilgili konularının yer verilme durumları incelendiğinde en çok tercih edilen Kanada tarihi konusu ön plana çıkmaktadır. Dergide yayımlanan sınıf dışı öğretim ve drama öğretim teknikleri ile biyografi, metin yorumlama ve şiir analizi edebi ürünlerin kullanıldığı görülmektedir. Bu sonuçlar doğrultusunda çeşitli önerilere yer verilmektedir.
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 | 0.006 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.006 | 0.012 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.023 | 0.002 |
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".