Children’s Rhetoric in an Era of (Im)Migration: Examining Critical Literacies Using a Cultural Rhetorics Orientation in the Elementary Classroom
Notice bibliographique
Résumé
There is a particular urgency in this political moment to understand children’s experiences with current events. Drawing from data generated following the 2016 presidential election, this paper focuses on three racially and linguistically diverse children’s persuasive compositions. Within a critical literacies writing unit focused on (im)migrant experiences, children called on legislators to act on the Republican administration’s policies. Building on the understanding that all literacies are political and that teaching and learning are value-laden tasks, the author engaged a cultural rhetorics orientation—grounded in the understanding of texts, bodies, materials, and ideas as interconnected aspects of communication—for data generation and analysis. The findings highlight how children strategically employed rhetoric to persuade. They used logos, pathos, and ethos, as well as story, a central tool for meaning-making and building practices in the world. Ultimately, this study demonstrates how children, when properly supported, can agentively participate in critical literacies and act on real-world politics. Through the stories of young children, this study emphasizes what children have to tell adults and what a cultural rhetorics orientation, through its emphasis on story, enables literacies researchers and educators to understand about children’s composing.
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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 | 0,005 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,010 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».