To be or not to be? Discursive resources for (Dis‐)identifying with science‐related careers
Notice bibliographique
Résumé
Abstract One of the main objectives of many science educators is to enroll students into science majors and careers. Researchers have investigated students' views of science in terms of factors and influences that guide students to choose science as a career. However, few investigations exist that have studied the forms of language culture makes available for articulating possible careers generally or the ways of grounding (justifying) these possibilities particularly. The purpose of this study is to investigate ways of using language for supporting justifications of career choices in an interview situation. Thirteen high school biology students were interviewed about their career choices. Drawing on discursive psychology as theory and method, we identify four interpretative repertoires that are deployed during the interviews: the (a) formative, (b) performative, (c) consequent, and (d) potential repertoires. These interpretative repertoires do not merely characterize the discourse about different science‐related professions but in fact co‐articulate different science‐related identities. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. J Res Sci Teach 46: 1114–1136, 2009
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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 | 0,024 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,023 |
| Communication savante | 0,010 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».