Participatory Filmmaking Pedagogies in Schools: Tensions Between Critical Representation and Perpetuating Gendered and Heterosexist Discourses.
Notice bibliographique
Résumé
Although participatory media practices are often adopted to address social issues with youth in school and community contexts, there is a lack of critical analysis of the visual and discursive representations that organize student-produced participatory films. To respond to this concern, I employ critical discourse analysis to examine a series of films that were created for a New Brunswick school-based participatory filmmaking program that I coordinate, called What’s up Doc? Since the project’s inception in 2009, students have produced over 60 films that have raised institutional critiques, troubled inequitable discourses, and addressed social justice issues. Drawing attention to discourses that framed students’ films, I show how the work may perpetuate, rather than fully resist, marginalizing discourses, narratives, and visual representations. In particular, I show how the films may reproduce and authorize sexist discourses, demeaning narratives, and heteronormative assumptions. Youth may have undertaken filmmaking to generate social commentary and resist inequity, but critical engagement with the What’s up Doc? program demonstrates how discursive power operates on, in, and through participatory media texts.
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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 | 0,027 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,036 |
| Communication savante | 0,017 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».