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Enregistrement W2980572731 · doi:10.1080/03626784.2019.1671137

Sound the alarm!: Disrupting sonic resonances of an elementary English language arts classroom

2019· article· en· W2980572731 sur OpenAlexaff
Cassie J. Brownell

Notice bibliographique

RevueCurriculum Inquiry · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueHearing Impairment and Communication
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScholarshipActive listeningSound (geography)SociologyEarly childhoodThe artsEveryday lifePedagogyPsychologyVisual artsCommunicationAcousticsEpistemologyDevelopmental psychologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Classrooms are host to complex sonic ecologies informed by ritualized patterns and routines, but there remains a dearth of scholarship studying everyday sounds of schooling. Such research is important because it can amplify in new ways how children’s identities are constructed and thickened over time. This interpretive case study takes up the question as it interrogates sound’s capacity to inform children’s identities in a resource-limited, public elementary school in the Midwestern United States. Specifically, this inquiry explored in what ways sonic experiences might (re)produce and/or thicken (systemic) identities and positionings for children. Using critical positioning theories, the author details how sonic (re)occurrences informed children’s abilities to know, to be, and to be known in their classroom community. Through listening to the ambient experiences of everyday classrooms, the findings from this study showcase, new possibilities for exploring children’s identities and positionings. Through the storied experiences of two boys—acoustically described and analyzed—the author challenges critical early childhood researchers and educators to hear, perhaps for the first time, “unheard” everyday sounds like the alarm and consider the multiple ways such sounds resonate in classrooms.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0100,013
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations25
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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