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Enregistrement W4244762500 · doi:10.1093/acrefore/9780190264093.013.20

Critical Literacy

2016· reference-entry· en· W4244762500 sur OpenAlexaboutno aff
Vivian Maria Vasquez

Notice bibliographique

RevueOxford Research Encyclopedia of Education · 2016
Typereference-entry
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCritical literacyGlobeLiteracyCurriculumSociologySpace (punctuation)PedagogyInformation literacyMathematics educationComputer sciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Changing student demographics, globalization, and flows of people resulting in classrooms where students have variable linguistic repertoire, in combination with new technologies, has resulted in new definitions of what it means to be literate and how to teach literacy. Today, more than ever, we need frameworks for literacy teaching and learning that can withstand such shifting conditions across time, space, place, and circumstance, and thrive in challenging conditions. Critical literacy is a theoretical and practical framework that can readily take on such challenges creating spaces for literacy work that can contribute to creating a more critically informed and just world. It begins with the roots of critical literacy and the Frankfurt School from the 1920s along with the work of Paulo Freire in the late 1940s (McLaren, 1999; Morrell, 2008) and ends with new directions in the field of critical literacy including finding new ways to engage with multimodalities and new technologies, engaging with spatiality- and place-based pedagogies, and working across the curriculum in the content areas in multilingual settings. Theoretical orientations and critical literacy practices are used around the globe along with models that have been adopted in various state jurisdictions such as Ontario, in Canada, and Queensland, in Australia.

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0060,008
Communication savante0,0140,011
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0930,025

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations57
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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