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Enregistrement W2172408893 · doi:10.1080/20797222.2015.1101831

Raising the Question of Being in Education by Way of Heidegger's Phenomenological Ontology

2015· article· en· W2172408893 sur OpenAlexaff
Matthew Krüger-Ross

Notice bibliographique

RevueIndo-Pacific Journal of Phenomenology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophy, Ethics, and Existentialism
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRaising (metalworking)OntologyEpistemologyFundamental ontologyPhilosophyPhenomenology (philosophy)PsychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this essay is to explore how to raise the question of Being in education by way of Heidegger's phenomenological ontology. Phenomenological ontology is a way of approaching and conducting philosophy exemplified in Heidegger's Being and Time. To prepare the way for raising the question of Being in education, a nuanced understanding of Heidegger's phenomenological analyses on truth and language is summarized. Thereafter, the manner in which Being is referenced is analyzed before considering the way of Heidegger's phenomenological ontology. In conclusion, existing attempts and continuing efforts to explore the question of Being in education through phenomenological ontology are outlined. At a time when decontextualized and reductive ways of knowing and being are becoming the norm within education, phenomenological ontology offers new possibilities for scholarship and practice. The present inquiry does not offer solutions in the traditional sense, but rather traces a path that opens and keeps in tension the question of Being in education in order to support further study.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,457

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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