Landwash Readers: A Space of Collective Reading in the Medical Humanities
Notice bibliographique
Résumé
As readers, the sedimentations of our surrounding world ensure that we never read alone. There is an uneasy otherness in all readings, through which naming our obstacles is a bringing to the fore a consciousness of lack and flatness; what Maxine Greene calls an achievement of freedom in education as a transcendence of the given, an overcoming that is never complete. Obstacles in learning, which signify the dialectical nature of every human situation, are stirrings that engage dialogue in the place of an assumed silence, imagining the possible pluralities of subjectivity through learning on the verges of a fractured space. Within the context of this pedagogical confrontation, I examine the articulations of a reading group in the medical humanities from St. John’s, Newfoundland. Surpassing the closed nature of individual readings, such groups choose to act out their freedoms, and in doing so, interact with other people and textual forms as obstacles, where reading is a looping, a struggle, and a risking of free choice in a landspace that is forever shifting. As a commitment of an inherently social nature, Greene’s struggle for freedom in learning enables an embracing of alterity in a reader’s process of becoming; to become different from what one is, and what one is supposed to be—pursuing a curriculum of incessant rupturing, where openings and cleavages are always available. In this paper, I look at one use-value of social reading shared by members of this reading group: Resistance, and a Legitimation of Artistry in Medicine.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,060 |
| Communication savante | 0,017 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,017 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».