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Enregistrement W4308963320 · doi:10.3138/chr-2021-0030

From a “Disciplined Intelligence” to a “Culture of Care”: Shifting Understandings of Emotions and Citizenship in Twentieth-Century Educational Discourses

2022· article· en· W4308963320 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Catherine Gidney

Notice bibliographique

RevueCanadian Historical Review · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHistorical Education Studies Worldwide
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizenshipSociologyActive citizenshipPersonalityPedagogyGood citizenshipAestheticsGender studiesPsychologyPolitical scienceSocial psychologyLawPolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Attention to children’s emotional development in Canadian schools is often presented as a very recent concern. In fact, competing conceptions of students’ emotional well-being informed educational discourses throughout the twentieth century. This article examines educators’ changing ideals regarding good citizenship, particularly the affective attributes or expressions attached to those ideals, and argues that educational discourse has shifted from an emphasis on creating citizens with a “disciplined intelligence” to promoting a “culture of care.” The first half of the twentieth century witnessed the melding of a nineteenth-century Anglo-Christian moral imperative with a more modern emphasis on the search for personality. While this thrust lingered well into the century, educators increasingly embraced a culture of rights alongside evolving ideas about personality development from the 1950s to the 1980s. In the process, they prioritized self-expression or “self-actualization.” Beginning in the 1980s, educators transformed loose edicts about students’ personal fulfillment into more concrete pursuits of engaged pedagogy, active citizenship, and, increasingly, a “culture of care” within the classroom. In tracing these shifting emphases, this article highlights the need for critical analysis of the affective dimensions of education to better understand both the historic and current role of schools in shaping citizens.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,300 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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