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Enregistrement W4385568077 · doi:10.1080/01626620.2023.2242324

MeToo Moments: Teacher Candidates’ Disclosures of Sexual Violence

2023· article· en· W4385568077 sur OpenAlexafffund
Amber Moore

Notice bibliographique

RevueAction in Teacher Education · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of British ColumbiaKillam Trusts
Mots-clésPsychologySexual violenceDating violenceCriminologySocial psychologyClinical psychologyDevelopmental psychologyPedagogyHuman factors and ergonomicsDomestic violencePoison controlMedicineMedical emergency

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rape culture and sexual violence have especially entered popular discourse in recent years, largely due to the significant activism of Tarana Burke’s #MeToo movement. As such, because educators are increasingly taking up these topics, approaches to such intense subject matter in literacy learning need to be creatively and critically (re)considered so as to privilege more inclusive stories of sexual trauma and cultivate radical resistance against rape culture. Emerging from a feminist qualitative study that examined how secondary teacher candidates responded to a trauma text set of sexual assault narratives, as well as proposed antirape pedagogy for the secondary English classroom, this paper explores the testimonial discourses that surfaced. Teacher candidates participants either offered their own “Me Too” moments – that is, disclosures of experiencing sexual violence in some way, or disclosed witnessing trauma testimony, usually by a loved one.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,263
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,339 · 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'étudeObservationnel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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