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Enregistrement W3120227030 · doi:10.15353/cjds.v9i5.706

Neuroqueer(ing) Noise: Beyond ‘Mere Inclusion’ in a Neurodiverse Early Childhood Classroom

2020· article· en· W3120227030 sur OpenAlexvenueno aff
David Ben Shannon

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Disability Studies · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueDiverse Music Education Insights
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)MainstreamAffect (linguistics)Context (archaeology)Relevance (law)The artsQueerPsychologyPedagogySociologyAestheticsSocial psychologyVisual artsPsychoanalysisArtCommunicationHistory

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inclusion, as it is understood in a British education context, usually refers to the integration of children with dis/abilities into a mainstream school. However, rather than transform the school, inclusion often seeks to rehabilitate—to tune-up—the ‘divergent’ child’s noisy tendencies, making them more easily included. Music and the arts more broadly have long been instrumentalized as one way of achieving this transformation, relying on the assumption that there is something already inherently opposed to music—out-of-tune, or noisy—about that child. In this article, I think and compose with Neuroqueer(ing) Noise, a music research-creation project conducted in an early childhood classroom. I draw from affect and neuroqueer theories to consider how the instrumentalization of music as a way to include autistic children relies on the assumption that ‘they’ are already inherently unmusical. I consider how a deliberate attention to noise might help in unsettling ‘mere inclusion’: in effect, changing the mode we think-with in education, and opening us—researchers and educators—to momentarily say “No!” to ‘mere inclusion’. This article is of relevance to teachers working in early childhood classrooms, as well as to educational researchers interested in affect theories, crip-queer and neuroqueer theories, and neurodiversity, as well as sound- or arts-based research methods.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,642
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,186 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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