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Enregistrement W4280558560 · doi:10.1177/15327086221094286

(Re) Stor(y)ing Class: Working-Class Women, Smartness, and Higher Education

2022· article· en· W4280558560 sur OpenAlexaffabout
Erin Tomlinson, Marnina Gonick

Notice bibliographique

RevueCulture Studies &#x2194 Critical Methodologies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender, Feminism, and Media
Établissements canadiensMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorking classClass (philosophy)SociologyNegotiationGender studiesLawPolitical scienceSocial scienceComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For Canadian-born working-class women, university is often characterized through the axioms of “expanding one’s mind,” “bettering one’s life,” and “saving oneself from a life of hardship.” Associated with these adages is “smartness,” a signature orientation of the academy and a designation that has often excluded the working-class. Our article asks: What does it mean to be a working-class woman in higher education in Canada? How do working-class women negotiate competing notions of “smartness” existing between the university and their home communities? In what ways do these women resist their exclusions from “smartness” and the university project? We answer these questions by drawing on memory stories written by six working-class women who attended or were attending university. The memory stories were written at a series of workshops that one of the authors organized employing the feminist research methodology of Collective Biography. Our analysis illustrates some strategies that working-class and racialized women may use in their encounter with the university including downplaying the value of their working-class backgrounds to make way for the new knowledge to be gained in university, drawing on the strength of community for support, and positioning working-class common sense knowledge as superior to the book knowledge privileged in university. Each story involves the necessity of navigating competing notions of smartness that marks belonging within the university, family, and community.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,556
Score d'incertitude au seuil0,893

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0150,015
Communication savante0,0070,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,244
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,223 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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