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Enregistrement W3004060421 · doi:10.1177/2043610618817318

Doing pedagogical intentions with <i>Facetiming Common Worlds</i> (and Donna Haraway)

2020· article· en· W3004060421 sur OpenAlexaffabout
Nicole Land, Catherine Hamm, Sherri-Lynn Yazbeck, Miriam Brown, Ildikó Danis, Narda Nelson

Notice bibliographique

RevueGlobal Studies of Childhood · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueChildren's Rights and Participation
Établissements canadiensUniversity of VictoriaToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSociologyIntentionalityEarly childhood educationPedagogyEarly childhoodPsychologyEpistemologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Working with stories of children’s relationships with place and technologies from an early childhood education pedagogical inquiry research project in Melbourne, Australia and Victoria, Canada, this article takes up the concept of “pedagogical intentions” to consider how educators and researchers might cultivate intentional teaching practices relevant to the complex worlds we inherit with children. We think with a common worlds pedagogies approach to extend conceptualizations of intentional teaching held in dominant Euro-Western early learning frameworks in Melbourne and Victoria. After situating our understanding of pedagogical intentionality as an ongoing, purposeful, answerable practice of shaping and caring with everyday pedagogical relationships, we share three stories of how we activate our Donna Haraway–inspired intentions with children. By questioning how our pedagogical intentions inform our work, we assert that sharing and putting at risk our intentions is a necessary practice for thinking collectively with children, more-than-human others, and technologies within early childhood education.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,280
Score d'incertitude au seuil0,488

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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