Dot-Dot-Dot: A Feminist Critical Poetic Inquiry of Silence in Teacher Candidates’ Responses to Teaching Sexual Assault Narratives
Notice bibliographique
Résumé
This project emerges from a larger feminist study where 23 teacher candidate participants took up reading a trauma text set of sexual assault literature and responded to pedagogy for teaching such narratives with adolescents in Canadian K-12 public schools. This critical feminist poetic inquiry (Faulkner, 2016; 2018a; 2018b; 2020a; 2020b; Ohito & Nyachae, 2018; Prendergast, 2015) represents a significant piece of this project: how breath, pauses, slivers of silence(s), and slow pacing surfaced during teachers candidates’s disclosures of violence while discussing their learning about the pedagogical potential of Tarana Burke’s MeToo movement, centering sexual assault narratives in the English literature classroom, and resisting rape culture(s). Because participants’ testimonies of diverse trauma experiences demanded poetry of witness (Davidson, 2003), poetic inquiry allowed for attendance to these offerings through the composition of visual ‘silence poems’ that re-transcribe the disclosures by capturing nonverbal moments: gaps, pauses, trailings off, etc. With the aim of thinking ahead to how secondary English teachers might cultivate radical classroom communities prepared to cultivate radical solidarity as resistance to patriarchal violence, this paper explores how poetic inquiry might especially offer a significant methodological entrypoint for antirape 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 | 0,007 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,027 |
| Communication savante | 0,010 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».