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Enregistrement W2977968105

At the Intersection of Selves and Subject: Exploring the Curricular Landscape of Identity

2018· article· en· W2977968105 sur OpenAlexaff
Ellyn Lyle, Sean Wiebe, Samira Thomas, Christopher Darius Stonebanks, Carmen Schlamb

Notice bibliographique

Revue2018 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward IslandSeneca PolytechnicYorkville University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubject (documents)Identity (music)EthosSociologyCurriculumPedagogyThe artsCritical consciousnessIntersection (aeronautics)AestheticsVisual artsPolitical scienceEngineeringLibrary scienceArt
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working with 16 Education scholars from international contexts, this project aimed to raise awareness of the inextricability of our teaching and learning selves and the subjects with whom and which we engage. By exploring identity at this intersection, we invited other educators to reconceptualise relationships with students, curriculum, and their varied contexts. Our hope is to encourage authenticity, consciousness, and criticality that will foster more liberating ways of teaching and learning. In encouraging other scholar practitioners to examine where self and subject meet, this symposium outlines how critical, creative, traditional, and arts-integrated approaches create spaces for currere. A celebration of both individual and collective findings, five of the 16 contributing scholars come together in this symposium to discuss the curricular landscape of identity. From our varied contexts, we consider the essential ethos of integrating self and subject.

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 enseignants0,527
Score d'incertitude au seuil0,789

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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