Poet, Teacher, Acadie: Using Poetic Inquiry as a Tool for Unearthing Identity
Notice bibliographique
Résumé
Uncovering an authentic version of self-identity is at once difficult and profound. Our self-identity affects how we (re)present ourselves to the outside world and ultimately how we engage as educators. Through more than twenty years of writing experience, and a decade as an educator at the post-secondary level, I have learned that poetry has power. However, it is only recently that I have come to further appreciate its power to explore the links between place and self-identity (Vincent, 2020). Poetry offers a chance to dwell in the depths of self-identity while simultaneously tapping into the liminal spaces that often unconsciously frame who we are. This presentation focuses on my on-going journey of self-discovery as an Acadian Canadian, and explores how poetry, as a tool for textual analysis and self-analysis, has helped me to unearth previously unexamined parts of my identity. This presentation also includes demonstrations of ways that other educators, whether experienced in poetry or not, can use poetry and/or poetic techniques to begin to explore their own identities as educators.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,016 | 0,029 |
| Communication savante | 0,011 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».