On hard work in early childhood education pedagogical inquiry research—Or, how do we do hard work while researching together?
Notice bibliographique
Résumé
Drawing on public writing from a pedagogical inquiry research project collaboration between three early childhood educators, a pedagogist-researcher, and preschool-aged children, this article debates how pedagogical inquiry research becomes “hard work.” Against the backdrop of mainstream early childhood education in the lands currently known as Canada, where research is often conducted toward producing universalized best practices or contributing to the machine of child development, this article pays patient attention to rhythms, tensions, and practices of attuning that animated our research, pausing and unpacking moments that felt especially like “hard work.” Refusing to see “hard work” for its colloquial neoliberal connotations, we ask how hard work happens and how hard work makes happen. Thinking with three modes of hard work—remembering, dis/placing and re-placing, and manifesting into a commons—we share questions and encounters that crafted a character of hardness within our laboring together. Importantly, we resist naming all that might be hard work in pedagogical inquiry research, instead inviting readers to consider the situated, slippery, and continually made and re-made contours of hard work in pedagogical inquiry research.
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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 | 0,073 | 0,066 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,184 |
| Communication savante | 0,037 | 0,028 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,013 |
| 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 ».