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Enregistrement W3038310340 · doi:10.33137/jaste.v11i2.34534

Post-pandemic Science & Technology Education

2020· article· en· W3038310340 sur OpenAlexaffvenue
Larry Bencze

Notice bibliographique

RevueJournal for Activist Science and Technology Education · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueDigital Education and Society
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCapitalismPolitical economyPandemicPolitical scienceBiopowerDevelopment economicsEnvironmental ethicsCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SociologyEconomicsPoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Much of the world is experiencing a crisis in which many ‘instructional packets’ (SARS-CoV-2 viruses) have commandeered ‘machinery’ of living beings to propagate themselves — regardless of surrounding harms their self-interested purposes may cause. Although they have, indeed, caused massive global disruption, crises linked to hegemonic actors are not uncommon. Capitalists, like viruses, conscript various living and nonliving entities to serve them and, in their persistent — and, generally, highly-successful — pursuit of profit, are said to be responsible for numerous social injustices and much environmental devastation, such as climate disruption and nuclear war (Ripple et al., 2020). Accordingly, like viral pandemics, many suggest that capitalism is a ‘pandemic’ and also must be eliminated — and, some would suggest, replaced with eco-socialist worlds. Capitalism seems, however, to be extremely resilient, often able to survive different crises and, sometimes, capable of emerging even stronger. In this vein, Naomi Klein (2007) suggests that capitalists and others have routinely exploited natural and anthropogenic disasters — using societal destabilization to further implement pro-capitalist policies, often at expense of well-being of many people (e.g., gig workers), societies (e.g., under surveillance) and environments (e.g., climate change). The CoViD-19 pandemic, however, may be a special kind of crisis — perhaps opening doors to more non-capitalist futures. Although enabling, for instance, more for-profit surveillance, it also may have disaggregated capitalist networks to the point of severe weakening and, in doing so, enlightened many people about pre-crisis neoliberal and populist infrastructures that may have contributed to this and other crises. Such conscientization may, in turn, have emboldened many to work for better futures. Given roles of science and technology (S&T) in capitalist empowerment, a natural place for such transformation may be science and technology education. In this paper, a framework for S&T education showing promise in this regard is described and defended. Nevertheless, those wishing societal transformation towards more eco-socialist futures need to engage multiple and diverse living, non-living and symbolic entities in ways that may generate networks supportive of such transformations.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,545

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1630,042

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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