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Enregistrement W4210879072 · doi:10.47989/kpdc131

Anti transcarceral grief pedagogy for pandemic times

2022· article· en· W4210879072 sur OpenAlexaffabout
Jennifer Poole, Erin K. Willer, Samantha Zerafa

Notice bibliographique

RevueJournal of Praxis in Higher Education · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHomelessness and Social Issues
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGriefScholarshipDisenfranchised griefPraxisPunishment (psychology)SociologyPandemicPsychologyPedagogySocial psychologyPolitical sciencePsychotherapistLawCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 has saturated many spaces in loss and grief. Higher education has been saturated too, despite ongoing institutional demands that educators mitigate and manage the grief away. Such demands expose the colonial and carceral logics that operate in much of so-called higher education, logics that may often create what we call ‘transcarceral grief’. Inspired by abolitionist activist scholarship, we understand transcarceral grief as an involuntary response to the surveillance, compliance, discipline, and punishment practices (or carceral logics) that have made education a site of restriction and confinement. Such a lens demonstrates how dangerous many of the ‘must-do’s’ of grief and pedagogy can be and changes how we understand our own pandemic pedagogy. Thus, in this piece, we draw on scholarship, activism, theory, and narrated experiences to identify and work against transcarcerality while teaching/learning with grief in our Canadian and American institutions. Rather than mitigating, managing or recovering from grief, we offer a grief-facing praxis that has the potential to disrupt and re-form how we metabolize grief in higher education. Further, we posit that our anti-transcarceral grief pedagogy has the potential to move us closer to the life-affirming space that we crave more than ever both in and out of the classroom.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,390
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,391 · 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'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

Citations4
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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