Notice bibliographique
Résumé
I would like to ask you to remember only this one thing," said Badger."The stories people tell have a way of taking care of them.If stories come to you, care for them.And learn to give them away where they are needed.Sometimes a person needs a story more than food to stay alive; that is why we put these stories in each other's memory.This is how people care for themselves."(Lopez, 1990, p. 48) 2 Recordar: (Spanish).To remember; from the Latin re-cordis, to pass back through the heart-Eduardo Galeano 3 As a Canadian curriculum scholar I often use my own life as a site for inquiry, and as a university instructor I encourage both pre-service and veteran teachers to do the same.Such autobiographical inquiry is neither the dominant form of research in Canadian curriculum studies, nor should it be.Yet I believe this research matters for curriculum theory, for the field, and for the researcher, and as such deserves a place in the academy.While it is true that what defines a text as autobiographical is (a) the presence and significance of the narrative I (Kadar, 1993), and (b) the disclosure of this self through and in the text (Lopate, 1994), this does not mean that the I is necessarily the subject of the text.I find it difficult to defend, as research, some autobiographical narratives, particularly those where the researcher makes himself, most often his psychological or
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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 | 0,344 | 0,448 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,030 | 0,135 |
| Communication savante | 0,055 | 0,083 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,031 |
| Intégrité de la recherche | 0,051 | 0,050 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,005 |
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 ».