What to do when Teens say "Amka Ukatike": An Exploration of Agency in Teen Oral Literacy Performed Through Kenyan Hip Hop.
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers a Kenyan hip hop song; Amka Ukatike (C'zar, 2007), as an example of teen oral forms of expression and tracks how this particular song choreographs the meeting point between the canon and teen "ways with words" Amka Ukatike translated in standard Swahili means, "get up and get cut up into pieces," but in the teenage variant form of speaking called Sheng, it means "limber up and dance till you become flexible as if your body were made up of rhythmic bits and pieces, rather than one rigid whole." Through discourse analysis of text and performance media, the paper discusses how this choreography is a metaphor of the intersection between "teenagerese" and standard school culture while demonstrating tensions in this tenuous intersection. Hip hop exemplifies teen oral literacy which is underprivileged in the formal classroom space; particularly since Kenyan hip hop is performed in Sheng, a stigmatized teenage vernacular. Ultimately, this article joins the body of knowledge that suggests the formulation of a third space as an amalgam that alleviates tensions caused by discrepancies between youth forms of oral literacy and standard school literacy (Bhabha, 1990; It is not uncommon to see the stigmatization of oral forms of literacy in schools which in this regard, have become a unique site where tensions simmer due to the clash between unacceptable teen literacies and canonical forms of literacy. Does this disconnect necessarily engender a literacy crisis? How can democracy be upheld through pedagogy that is tolerant to and inclusive of embodied and performed forms of teen oral text? This paper explores how Amka Ukatike
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».