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Enregistrement W4381126076 · doi:10.58680/rte2022318632

“Swirling a Million Feelings into One”: Working-Through Critical and Affective Responses to the Holocaust through Comics

2022· article· en· W4381126076 sur OpenAlexaff
Rob Simon, Ben Gallagher, Ty Walkland

Notice bibliographique

RevueResearch in the Teaching of English · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueComics and Graphic Narratives
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComicsThe HolocaustNarrativeFeelingCritical literacyPsychologyIdentity (music)Representation (politics)LiteracyCitizen journalismSociologyAestheticsPedagogyVisual artsSocial psychologyPoliticsLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing on perspectives from cultural studies, affect theory, and critical literacy, this article explores comics made by three eighth-grade students in response to Art Spiegelman’s Holocaust memoir Maus. Students’ comics were developed through participatory research alongside their classroom teacher, a research team, and teacher candidates from a local university. These three students, Stella, Maisie, and Naomi, reacted strongly to the content of Maus and the comics medium, and raised questions around identity, representation, and the legibility of their often-intense emotional responses. We trace their affective engagements to explore how comic-making allowed students to represent feelings that are often difficult to make visible in school spaces. Our analysis highlights how affective critical literacy orients teaching and research toward working-through rather than resolving complicated emotions, allowing educators to recognize unanswered questions as forms of critical engagement.

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)0,003
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0070,023
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,171
Tête enseignante GPT0,394
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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