Education and the Politics of Difference: Iris Young and the politics of education
Notice bibliographique
Résumé
Three key contributions of Iris Young to democratic political theory, and three challenges that have arisen in response to Young's theory, are examined here in relation to education. First, Young has argued that oppression and domination, not distributive inequality, ought to guide discussions about justice. Second, eliminating oppression requires establishing a politics that welcomes difference by dismantling and reforming structures, processes, concepts and categories that sustain difference‐blind, impartial, neutral, universal politics and policies. The infatuation with merit and standardized tests, both of which are central to measuring educational achievement, are chief amongst the targets in need of reform. Third, a politics of difference requires restructuring the division of labour and decision‐making so as to include disadvantaged social groups but allow them to contribute without foregoing their particularities. The challenges that have arisen in response to Young's theory are first, that difference is merely another way of getting at inequality of resources or opportunities, and if it is not, then, second, a politics of difference values difference for the sake of difference rather than for the sake of alleviating social disadvantage. Third, in theory and in practice a politics that focuses on difference putatively jeopardizes a politics whose aim is to improve the redistribution of resources.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,006 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».