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Enregistrement W2140511625 · doi:10.18357/ijcyfs.kummenk.5422014

WHEN MATTER IN THE CLASSROOM MATTERS: ENCOUNTERS WITH RACE IN PEDAGOGICAL CONVERSATIONS

2015· article· en· W2140511625 sur OpenAlexaffvenue
Kathleen Kummen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Child Youth and Family Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensCapilano University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationAnthropocentrismSociologyMeaning (existential)PedagogyFeelingGazeEarly childhood educationRace (biology)PsychologyGender studiesSocial psychologyPsychoanalysisCommunicationEnvironmental ethics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article considers how mattering and meaning are mutually constituted in the production of knowledge (Barad, 2007). Drawing on a research project with first year early childhood education (ECE) students in a university setting, I argue that material-feminism, as understood through the work of Barad (2007, 2008), offers a lens through which pedagogical practices can be re-conceptualized as more than anthropocentric endeavours. The research project explores the processes that occurred when a group of ECE students and I engaged with and in pedagogical narrations over one academic term as we attempted to make visible and disrupt the hegemonic images we held of both children and childhood. In the doing of pedagogical narrations, artefacts were produced that were not merely representations of our collaborative thinking. Rather, the artefacts that emerged-in between the material, the discursive and the participants, were themselves agentic; they invited us to shift our gaze and our conversation, and thereby new meanings and realities were produced. I provide one example that discusses how the presence of the artefacts invited “race” into a conversation of childhood in a way that reverberated in our thinking, feeling, and being. The article concludes by considering the pedagogical implications for learning, for both children and those learning to work with children, when matter comes to matter in the classroom.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0330,053
Communication savante0,0170,021
Science ouverte0,0020,022
Intégrité de la recherche0,0060,008
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 Opus0,095
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations4
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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