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Enregistrement W2325652227 · doi:10.2304/power.2012.4.1.57

Imagining a World Where Paris Hilton Loves Mathematics

2012· article· en· W2325652227 sur OpenAlexaboutno aff
Vanessa Vakharia

Notice bibliographique

RevuePower and Education · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnthusiasmIdentity (music)MainstreamConstruct (python library)SociologyFemininityMathematics educationMathematicsPsychologyAestheticsSocial psychologyGender studiesComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article is a conceptual piece which explores what it might be like to incorporate marketing theory and notions of cool into the realm of mathematics education in an attempt to elicit mathematical enthusiasm from a specific subset of the female population who often self-select out of mathematics despite their high mathematical aptitude. Focusing on girls from Toronto, Canada, who generally see themselves as part of the mainstream culture, this article speculates as to how these girls understand their relationship to mathematics. The central purpose of this research is to understand whether these girls choose not to pursue mathematics beyond the compulsory level because they are selecting courses to construct their identity on the basis of cool, using the same evaluation process they would when selecting products. Drawing extensively on literature and participant data, this article presents a novel perspective with which to view female disinterest in mathematics. Grounding the empirical data atop the theoretical brings to life the interconnection of perspectives of scholars like Walkerdine, Mendick, Demetriou and Gladwell, illustrating how femininity, consumerism and mathematics are interwoven into the very fabric of our socially constructed reality. This article argues that treating mathematics as a consumer good and marketing it accordingly might give rise to increased mathematical participation and enthusiasm by this particular segment of girls, who rely on identity marketing for many of their consumption decisions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,256
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,248 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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