Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Anti-homophobia education is rarely included in the anti-bias curriculum of Education faculties, a grave omission since education graduates will teach in a homophobic school system that oppresses gay and lesbian students. This article draws on my experience in using a range of anti-homophobia strategies to confront homophobia among religious students in critical education courses where the principle of respecting each and every child is foundational. I argue that strategies designed to produce empathy sometimes fail because of the extreme importance attached to homophobia in the religious discourses that structure the identities of these students. At such times we should shift our pedagogical efforts to confront the ethical conflicts between homophobia and the principle of respect. I describe how I focus on the discursive production of both the forms and limits of personal identity, feelings, and beliefs to handle the confrontation productively. Although confronting homophobia sometimes involves hearing hurtful speech, it usefully problematizes the ethical status of homophobic students who are otherwise committed to classroom democracy, often provoking them to adopt less oppressive behaviors. It also usefully exposes the existence of homophobia for other students who might have underestimated it. Both groups end up better prepared to fight homophobia in their work as teachers.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,012 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,007 |
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 ».