Exploring how us popular culture changes first year students' identities and how it fosters their motivations to enroll in the english teacher training program at UNAB, Casona
Bibliographic record
Abstract
Este estudio social fue conducido para poder comprender los roles que juega la cultura popular estadounidense en las motivaciones que los estudiantes tienen al matricularse en la Carrera de pedagogía en inglés en la UNAB, campus Casona y el impacto que esta tiene en las identidades de los alumnos. El área de este estudio no ha sido explorada previamente en el contexto chileno; sin embargo, los resultados proporcionados por la investigación pueden facilitar la comprensión por parte del campo pedagógico con respecto al fenómeno causado por la cultura popular estadounidense. Las preguntas de jerarquización fueron aplicadas para así poder reducir el número de estudiantes que se someterían a la siguiente etapa -entrevista semi estructurada. Para esta etapa, dos de treinta y cuatro estudiantes de primer año de la carrera Pedagogía en Inglés en UNAB, Casona fueron seleccionados. A pesar de que aquellos estudiantes pudieron haber tenido más de una razón para estudiar dicha carrera, fue posible apreciar como la cultura popular estadounidense cambió las identidades y motivaciones que los alumnos tenían al momento de decidir estudiar Pedagogía en Inglés en la Universidad Andrés Bello, campus Casona.
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 | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
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".