On What Autoethnography Did in a Study on Student Voice Pedagogies: A Mapping of Returns
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, I invite you into some considerations of what autoethnography might do in research, what it might teach us as researchers. In doing so, I return to an autoethnographic study I engaged in a few years ago which was contoured through the question: How do teachers experience student voice pedagogies? In that study, I experienced autoethnography as a creative methodology that allowed me to go back to two experiences I had with youth, or student voice projects. The paper embodies a return to the autoethnographic study of my doctoral research, which itself was a return to the previously experienced student voice projects; a return that is being propelled by my new position as a professor, supervising students in the mappings of their research landscapes. Returning, thus, becomes a central motif that invites dwelling in the simultaneity of pastpresentfuture – wherein the present is the folding in of the past and the future through attuning to embodied ways of knowing, sensing, being, and doing -- disrupting colonial epistemological legacies of progress and linearity found in conventional and taken-for-granted research practices. I ask, what does it mean to go back, in efforts oriented towards a future (such as social justice)? What might it mean to conceptualize time differently within our research, teaching, and learning? I argue that autoethnography, when engaged through an active nomadism, opens space for learning about our research practices, ourselves as researchers and pedagogues, as well as deeper understandings of our research topics.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».