From discomfort to collaboration: Teachers screening cellphilms in a rural South African school
Notice bibliographique
Résumé
South Africa continues to contend with an HIV pandemic. Teachers have the potential to address prevention and treatment with their learners but they struggle to implement HIV and AIDS education. Cellphilm projects—using cellphones to create videos, and then screening these—is one example of how digital technology can be used to address barriers to teacher-implemented HIV education. In this article we focus on the work of nine teachers who screened their cellphilms to three youth audiences. We explore how teachers can integrate cellphilm screenings into their teaching practice to address HIV and AIDS, and we consider what this integration tells us about the potential and challenges of teachers dealing with this issue in rural South Africa. Informed by a framework of discomfort, we analyse participant observation notes, fieldnotes, and pre- and post-event interviews. We argue that moments of discomfort during the events reveal the difficulties and strategies that teachers use to negotiate multiple—sometimes contradictory—sexual health education policies. The cellphilm screening events provided an opportunity for teachers and youth to learn from each other, even as it contributed to a more nuanced response to the teaching that addresses HIV and AIDS.
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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 | 0,007 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».