Notice bibliographique
Résumé
I cannot feign some distanced objectivity in writing this profile of Peter McLaren. Our relationship dates back to 1989, when Philip Stedman, one of my professors at the University of Cincinnati, invited me to accompany him on a visit to Peter at nearby Miami University of Ohio. I had read some of Peter’s work, particularly some of his early collaborations with Henry Giroux, who had helped bring Peter to Miami from Canada. No amount of reading, however, could have prepared me for meeting him face-to-face. At the time, Peter and his wife Jenny, a beautiful woman possessed of equally great intelligence and compassion, lived an hour’s drive from Cincinnati in the small town of Oxford situated in the middle of southwest Ohio farm country. After we parked the car in front of their modest house, Jenny welcomed us warmly at the door before we ever had the chance to knock. She invited us in and we exchanged introductions for what seemed like a long time. Being so new to academia, I was anxious to meet Peter who was, even then, an important figure in critical educational studies. When he did appear, he too welcomed us warmly, receiving us like we had known each other for years and like our arrival was as much of an event for him as it was for us. As I’ve grown to know Peter over the past fifteen years, I’ve learned to trust and appreciate his immediacy as part of the more general passion with which he lives his life. It’s same passion unmistakably reflected in his writings, and the same passion that generates such tremendous shared loyalty and bonds of solidarity between himself, his students, and others of us who work with him.
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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 | 0,008 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,030 |
| Communication savante | 0,018 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
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 ».