Multiplying spaces of subalterity in education: From ideological realms to strategizing outcomes
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, the terrain of subalterity in education has multiplied in heterogeneous ways accentuated through the project of neoliberalism. Unpacking these socially, politically, or ideologically—through three contradictory imperatives—reveals intersecting spaces of marginality, hegemonic discourses, and complicated outcomes related to the governmentality of educational rights. However, despite serious efforts, the relentless task of contesting political rationalities, “normed” subjectivities, or technologies of power has not gained sufficient collective momentum to usurp such modes of governance and thought. These arguments are explored through a range of empirical cases in Ontario ranging from refugee and migrant rights, to the reproduction of racial/sexual/classed profiling and subjectivities, to territorial disputes related to northern and smaller school board challenges related to school closures. It is argued that the fundamental issue is not the dilemma related to redistribution and recognition rights, but the tensions strategically created through the manipulation of economic and moral orderings and consequential fragmentations of space and social justice.
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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 | 0,025 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,023 | 0,124 |
| Communication savante | 0,037 | 0,023 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,036 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| 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 ».