Deleuze and becoming-citizen: Exploring newcomer films in a Franco-Canadian secondary school
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Citizenship and citizenship education have been traditionally bounded to either a geographically bound nation-state or a historically shared culture. In this article we argue that it is no longer enough to explore the complexity of what we term becoming-citizen in today’s information-based society where multiple national and cultural connections and affiliations are a mouse click away. We make the case for the importance of understanding how developing literacies affect how citizenship is transformed in pedagogical settings, particularly in terms of how Information and Communication technologies (ICT), the curriculum and teaching intersect and affect each other as complex systems. To do this, we use Deleuze and Guattari’s concept of agencement and Multiple Literacies Theory (MLT) to map how citizenship emerges in a group of young newcomer students’ texts (broadly defined) as filmed with pocket size digital video cameras. The research reported here comprises part of a three-year research project on the interrelationships between citizenship, technology and pop culture in a French secondary inner-city Ottawa schools. We begin with an outline of the concepts of agencement and MLT. We then briefly summarize the current literature on citizenship education before proceeding to an account of how our research has been guided by rhizoanalysis. We then proceed to three vignettes associated with the curriculum used in the particular school under study and two video clips shot by two newcomer students. We conclude with a discussion of the implications of our study in terms of theory and practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».