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Enregistrement W2205607426 · doi:10.1080/01596306.2015.1042429

Why critical literacy should turn to ‘the affective turn’: making a case for critical affective literacy

2015· article· en· W2205607426 sur OpenAlexaff
Anwar Ahmed

Notice bibliographique

RevueDiscourse Studies in the Cultural Politics of Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePosthumanist Ethics and Activism
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical literacySchismScholarshipArgument (complex analysis)Affect (linguistics)LiteracyPower (physics)Critical theorySociologyPsychologyEpistemologySocial psychologyPolitical sciencePedagogyPoliticsCommunicationPhilosophyLawMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The central argument of this essay is that critical literacy with a rationalistic bent may not enable us to cope with ethical dilemmas in our responsiveness to human sufferings. I argue that critical literacy education would benefit from turning to the recent scholarship on affect/emotion studies. I draw upon the works of Sara Ahmed – one of the leading contributors to critical affect studies – to shed light on what is called a regulatory power that creates a schism in our responsiveness to violence and suffering. The key contribution of this essay is to present an actionable framework of what I describe as critical affective literacy. To delineate this framework, I present four pedagogical principles, along with examples of instructional activities.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0100,103
Communication savante0,0150,022
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0110,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,175
Tête enseignante GPT0,551
Écart entre enseignants0,376 · 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'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

Citations97
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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