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Enregistrement W2788194958

Resisting social justice

2018· article· en· W2788194958 sur OpenAlexaff
Magdalena Vergara, Teresa Dobson

Notice bibliographique

Revue2018 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyDialogical selfBinary oppositionIndigenousEpistemologyPedagogyEurocentrismCriticismSocial psychologyPsychologyLawPolitical scienceAnthropology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this presentation is to share the findings of an ongoing national research study designed to engage English Language Arts teachers in exploring issues of social justice through the reading of postcolonial literary texts. Here we will analyze two moments of resistance. One emerged while discussing Indigenous literature with an inquiry group of teachers formed to discuss postcolonial literature and theory, and the other, discussing the Indigenous novel of Richard Wagamese Indian Horse (2012) in an 11 grade English Language Arts class . These moments illustrate how epistemic accuracy, formalism and structuralism (representing specific theoretical approaches and methodological dispositions) used by teachers and students, hinder the comprehension of colonial dynamics. To address the complexities that stem from these situations, we propose a critical pedagogy, underpinned by dialogical principles, that allows the discursive expression of oppressive views with the purpose of subjecting them to deliberatory criticism. This study shows how the implementation of a curricular postcolonial agenda encounters opposition, and allows us to imagine ways to capitalize on resistance to foster recognition (Fraser, 2005) as a pivotal dimension of justice in the process of literary interpretation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,078

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0210,082
Communication savante0,0150,009
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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