Chapter 10 Epilogue: Living Revolution, Learning Revolution, Teaching Revolution
Notice bibliographique
Résumé
After many iterations, the title of this book became, based on a suggestion from our series editor Tony Green, Educating from Marx: Race, Gender, and Learning . It is a simple and astute title through which Tony inadvertently returned us to the roots of this project. In the fall of 2006 a reading group began in the adult education and community development program at the Ontario Institute for Studies in Education at the University of Toronto. We came together for various reasons, the first of which was to read original texts by theorists of influence in the field of adult education. Marx, and those who followed after him, came to the forefront of this discussion given our interest in the critical/radical tradition of the field. Over time, the group coalesced around a central problematic: how to formulate a theoretical framework, drawing on anti-racism, postcolonial studies, feminism, and dialectical historical materialism, through which we could better understand the particular historical moment in which we live. We have asked ourselves a deceptively simple, but not simplistic, question that has guided our work: if we look through this framework, what do we see? At the conclusion of this exploration, we have to turn to another of these “easier said than done” propositions: how do we teach it? This epilogue serves as a reflection on this process with an emphasis, however, on what it means to think and teach from the Marxist-feminist ethical perspective we have elaborated in this collection. As we write, in the final harried days of manuscript production, we are deeply distracted by two pressing, important political events in the world around us. First, and most visibly, the Arab Middle East is gripped by a powerful wave of revolutionary passion. This most recent
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 tête enseignante, 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 ».