Maddening pre-service early childhood education and care through poetics: Dismantling epistemic injustice through mad autobiographical poetics
Notice bibliographique
Résumé
In this article, the author forwards the importance of mad autobiographical poetic writing to challenge and disrupt epistemic injustice within pre-service early childhood education and care. They explore their own mad autobiographical poetic writing as a queer, non-binary, mad early childhood educator and pre-service early childhood education and care faculty member, and argue that mad poetic writing can methodologically be used as a form of resistance to epistemic injustices and epistemological erasure in early childhood education and care. This article argues for the importance of autobiographical writing in early childhood education and care, and the necessity of centralizing early childhood educators' subjectivities and histories when addressing - and transforming - issues of equity, inclusion and belonging in early childhood education and care. The personal and intimate mad autobiographical poetic writing of this article - written by the author - focuses on how personal experience with madness as it pertains to working within pre-service early childhood education and care can challenge norms that govern and regulate madness. Ultimately, the author argues that transformation in early childhood education and care can take place by reflecting on experiences of mental and emotional distress, and considering poetic writings as starting places for imagining new futurities and a plurality of educator voices and perspectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».