The incommensurability of digital and climate change priorities in schooling: An infrastructural analysis and implications for education governance
Notice bibliographique
Résumé
This paper introduces the concept of infrastructure into discussions on climate change and education. We focus on the links between the increased use of digital data and the central role of data infrastructures in education, and the energy infrastructure needed to support their growing use in schools and school systems. We elaborate a need for a greater accounting of the climate and related social costs of these interwoven digital and energy infrastructures of schooling. We suggest this is part of the 'disposition' of the infrastructures of schooling that should be weighed into decisions on whether and how to continue with digital technologies in schools. By acknowledging the climate and environmental incommensurability of digital infrastructures, education leaders and young people can more fully understand their dispositions and their costs. We propose three implications for education governance that entail greater consideration of the limits of current school climate change infrastructures such as 'eco school' programs and EdTech 'AI for good' initiatives, pushes for 'computing within limits' without substantial changes, and current school governance practices which unnecessarily rely on digital infrastructures. Instead, what is needed may be a reversal of the extensive use of digital infrastructures by schools and education governance bodies.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,017 |
| Communication savante | 0,007 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».