Notice bibliographique
Résumé
In a highly mediated world, understanding how we communicate becomes an essential skill of citizenship. In Canadian secondary schools this is often taught as media literacy, either as a new stand-alone subject or integrated within the existing curriculum. As a school subject media literacy is particularly difficult to define and document because it continually changes to keep pace with technological innovation. Combining aspects of genealogy and scene-based analysis helps attend to the spatial and temporal formations of media literacy, thus bringing principles of circulation, exchange, and ephemerality into view.\nThe first part of this dissertation considers the construction of media literacy as a secondary school subject in Canada. I problematize the dominance of a single historical narrative, where Ontario has come to stand in for the rest of the country, by tracing that narrative’s genealogical threads any by considering how it has travelled both nationally and internationally. I argue that a multitude of narratives have been obscured by this singular version of events.\nIn the second part of the dissertation I study one such alternative narrative in British Columbia, using the sensitizing concept of “scene” to better understand how school subjects are produced. The various places, actors, organizations and activities producing a media literacy scene in BC do not neatly fit into the dominant national narrative. I discuss some of the ways in which school subjects have been studies, and then advance a model of scene-based analysis as a more flexible, generative research framework for studying social phenomena.\nI argue that media literacy is more than just a collection of canonical theories and methods. Its specific formation is contingent upon and shaped by forces both inside and outside of institutional learning, influenced by national and transnational trends, as well as locally specific conditions and relations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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 ».