Schooling for "Deep-Knowing": On the Education of a Pithecanthropus Erectus
Notice bibliographique
Résumé
We busted out of class, had to get away from those fools.We learned more from a three-minute record, baby, than we ever learned in school.Tonight 1 hear the neighbourhood drummer sound, I can feel my heart begin to pound.You say you're tired and you just want to close your eyes.And follow your dreams down.-from ''No Surrender" (Born in the USA) Bruce SpringsteenTwenty-five hundred years ago, Plato commented that the downfall of a city {polls) would result from the corruption of its tragedies.Tragedy, originally a "goat song" {tragodia) or sacred hymn performed at the festivals of Dionysus, god of wine and ecstasy, was the highest form of art in the ancient world.In tragedy, the poet {poietes) or "maker" was the teacher of grown-up men in the same way that the schoolteacher {didaskalos) was with regard to boys.Here, the case of the ancient, tragic poet-teacher is instructive in our modern context, for where a modern-day schoolteacher might be said to be an historian {historikos), or one concerned with understanding "the real facts" of the world and of human society, in his Poet- SEAN STEEL is Sessional Instructor in the Faculty of Education at the University of Calgary. Schooling for "Deep-Knowing"HUMANITAS • 133
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,012 | 0,008 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».