Notice bibliographique
Résumé
This paper explores discourses of affirmative consent in sex education curriculum and policy. It traces the ways in which discourses of consent have emerged in sex education debates, focusing first on the activism of two young women in Ontario, Canada who lobbied the provincial government to include discussions of consent in a new Health and Physical Education (HPE) curriculum. Their activism is instructive for the ways in which their lobbying was eventually subsumed into the logics of curriculum, with learning outcomes and lesson plans taming the passion of their protest. As others see in sex education the answer to sexual violence, we cannot forget that sex education is, in part, a defence against passion, and that consent – once swallowed up by HPE – might also work to tame the unruliness of sexuality. Turning to age of consent laws – another arena where discourses of consent discipline the sexuality of young people – I ask how our pedagogical and legal address to sexuality paradoxically refuses its force. This is the central argument of this article – namely, that the concept of consent brings with it, into education, a procedural logic that misrecognises sexuality as a transparent, communicative, and rational experience and mistakes compliance for learning.
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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 | 0,068 | 0,070 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,021 | 0,130 |
| Communication savante | 0,013 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,012 |
| 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 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 ».