Culture, language, knowledge about nature and naturally occurring events, and science literacy for all: She says, he says, they say
Notice bibliographique
Résumé
Pauline Chinn and Brian Hand, both well-established science educators interested in the role that language plays in doing and learning science but with distinctly different stances, provide a glimpse into an ongoing conversation and deliberation over 18 months about what does it mean to come to know in science and how does this concept of science translate into pedagogical practices. Larry Yore moderates and promotes these conversations and deliberations to help identify intersections and shared understandings and to contrast areas of differences and disagreements. These professional reflections on their critical thinking and fundamental assumptions about culture, language, and knowledge about nature and naturally occurring events demonstrate the necessary and essential processes required to move the science literacy for all agenda forward. They share their fundamental stances and perspective about sociopolitical issues, postcolonial stances, science, and schooling without being sidetracked from their purpose to inform and increase awareness about the critical issues in science literacy for all. Their conversations and insights may well be equally informative and empowering to students from majority and minority cultures, since all learners appear to be second language learners when it comes to science language, linguistic devices, and discourse patterns.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».