MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2138917916 · doi:10.1080/00309230802486275

Enacting subjectivities in educational history: methodological reflections on the use of qualitative interviews for history writing

2008· article· en· W2138917916 sur OpenAlexaff
Helle Bjerg, Lisa Rosén Rasmussen

Notice bibliographique

RevuePaedagogica Historica · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensLearning Partnership
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubjectificationTemporalitySociologyPerformativitySubjectivitySubject (documents)EpistemologyPeriod (music)NarrativeQualitative researchOral historyPedagogyGender studiesAestheticsSocial scienceAnthropologyLiteratureLinguisticsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Two studies of the formation of pupils’ subjectivities within the Danish school and educational system in the period 1945–2005 create the framework for a methodological discussion of how subjectivities in educational history can be studied. Both studies use qualitative interviews as a way of studying subject formations in educational history. This methodological approach, however, exposes inherent methodological problems stemming from the use of sources produced in the present for studying the past. To address these problems the article will draw on poststructural ideas of subjectification and performativity developed by Judith Butler and suggest two analytical moves: A notion of time as temporality is put forward to rethink the problem of past/present in the work with memories as source material. Furthermore, the concepts of performativity and enactment are introduced to deal with the displacement of narrated subjectivities in the interviews. By this the interviewees are said to perform as memorising subjects while enacting different (memorised) subjectivities.

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)0,161
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,097
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1610,097
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0070,008
Études des sciences et des technologies0,0200,071
Communication savante0,0210,018
Science ouverte0,0050,019
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,930
Tête enseignante GPT0,573
Écart entre enseignants0,358 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations5
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePaedagogica HistoricaMême sujetEducator Training and Historical PedagogyTravaux en français237 207