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Enregistrement W2993724144 · doi:10.7202/1072577ar

Toward a Pedagogy of Dialogical Resistance

2020· article· en· W2993724144 sur OpenAlexaffvenue
Chelsea Foster

Notice bibliographique

RevuePaideusis · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation and Critical Thinking Development
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDialogical selfResistance (ecology)DissentConversationArgument (complex analysis)EpistemologySociologyHumilityCriticismPsychologySocial psychologyPhilosophyLawPolitical scienceCommunicationTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Martin Buber provides an ethical understanding of dialogical resistance. But does this notion take sufficiently into account the oppositional force of resistance and the shifting realities of monologic relations? How are we to understand the terms dialogue and resistance? What impact will the ethics of dialogical resistance have on evaluation practices in public education? To address these questions, each term of this dyadic relationship must be defined. First I will differentiate dialogue from conversation, argument and discussion. Secondly it must be shown that my view of ethical resistance cannot be synonymous with criticism, disagreement or dissent per se, though undoubtedly certain connections do exist in practice. Then it will be appropriate to delve into a linguistic analysis of the substantive terms of dialogue and resistance as separate notions before using them together as intersecting concepts. Once I have delineated dialogical resistance as a dyadic tension, I will highlight Martin Buber's passion for human worth – the motivation for respect- as the necessary condition for the ethical success of dialogical resistance. The balance of this paper will take a look at the psychological roots of dialogical resistance, the complexity of practising dialogical resistance, and asymmetrical relations in the classroom.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0070,035
Communication savante0,0110,013
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0050,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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