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Enregistrement W1543847689 · doi:10.56105/cjsae.v18i2.1833

Motherwork Learning: An Art-informed Inquiry into Mothering as a Site of Adult Learning

2004· article· en· W1543847689 sur OpenAlexvenueno aff
Rose Barg

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal for the Study of Adult Education · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAdult and Continuing Education Topics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdult LearningAdult educationSociologyPsychologyPedagogyGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores the learning and knowledge creation that takes place within the lived experience of motherwork. Women who provide primary care to children tell stories about significant moments of change and learning that result from motherwork. Using art-informed inquiry that includes storytelling and poetic narrative, I examine motherwork as a site of adult learning. An important part of adult education links learning to change and transformation for individuals as well as for society. Personal transformation often begins with a disorienting dilemma, which subsequently evolves. In order to effect change in society, many adult educators recognize that the goals of transformation are embodied in the day-to-day lives of people who challenge existing oppressive societal systems. Therefore, this study explores the links between personal agency in lived experience and public effectiveness. Résumé Cet article s'attarde à l'apprentissage et à la construction du savoir à travers l'expérience d'être mère. Des femmes qui prodiguent des soins de base aux enfants racontent des moments forts de transformation et d'acquisition de connaissance attribuables à leur rôle de mères. Au moyen d'une enquête par analyse littéraire, incluant des récits et du discours poétique, j'examine le rôle de mère comme lieu d'apprentissage.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,021
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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