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Enregistrement W2935893279

Dodgeball: Teaching the five faces of oppression?

2019· article· en· W2935893279 sur OpenAlexaff
Joy Butler, David P. Burns, Claire Robson

Notice bibliographique

Revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiquePhysical Education and Pedagogy
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityKwantlen Polytechnic UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOppressionVirtueDominance (genetics)Learned helplessnessSociologySocial psychologyPhysical educationCurriculumPsychologyEpistemologyEnvironmental ethicsPedagogyPhilosophyLawPolitical sciencePolitics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this presentation, we, the authors, look beyond the usual arguments offered for and against the teaching of the game of dodgeball in physical education as we view it through three ethical lenses: the ethic of care (Noddings, 1994, 1999, 2002), the ethic of anti-oppressive education (Young, 1990), and the ethics of virtue (Aristotle, 1999; Varela, 1999). We conclude that in terms of modeling, confirming, and practicing caring behaviours, or offering opportunities to discuss and process what might be considered fair, dodgeball can be considered miseducative. We further argue that the hidden curriculum of dodgeball reinforces the five faces of oppression defined by Young as marginalization, powerlessness, and helplessness of those perceived as weaker individuals through the exercise of violence and dominance by those who are considered more powerful.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,937

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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