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Enregistrement W2332257398 · doi:10.1386/ctl.10.2.143_1

Close encounters of the Other kind: Ethical relationship formation and International Service Learning education

2015· article· en· W2332257398 sur OpenAlexaff
Allyson Larkin

Notice bibliographique

RevueCitizenship Teaching and Learning · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTourism, Volunteerism, and Development
Établissements canadiensThe King's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransformative learningPrivilege (computing)SociologyService-learningInjusticePovertyPower (physics)PedagogyPublic relationsPolitical sciencePsychologySocial psychologyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract International Service Learning (ISL) is a pedagogy designed to engage students in first-hand experiences of global social issues including poverty and inequality. There are growing concerns in the critical ISL research literature that positions of power and privilege obstruct opportunities to engage in transformative learning. Critiques are often founded on an understanding of ISL as learning about Others versus learning from Others and engaging with difference. This article considers the possibilities for a practice of ISL education that centres on the formation of socially ethical engagements with Others. It is motivated by my research on the impact of ISL practices on host communities in Tanzania. Racial and socio-economic differences are two key tensions that emerged as participants and community partners struggled to understand their respective roles in this project. Todd’s work problematizes ethical educational practices and is a valuable lens through which think about the ways that ISL may be complicit with the injustice that most practitioners and students of ISL originally seek to mitigate. Todd’s analysis built on Levinasian theory of relationship with Others is a space for ISL educators to imagine new opportunities for transformative and ethical educational practices.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,037
Communication savante0,0120,008
Science ouverte0,0010,019
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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