Notice bibliographique
Résumé
As a curriculum researcher and poet, I am committed to honouring complexity, asking questions, acknowledging tensions, and challenging answers. As curriculum theorists, scholars, and educators, we need to attend to language. Ted T. Aoki (2005a) reminds us to attend to “the voice of play in the midst of things—a playful singing in the midst of life” (p. 282). Poetry can invigorate our curriculum studies by helping us imagine new ways of attending to language, new ways of knowing and becoming, and new ways of inquiring about living experiences. In this paper, I offer a sequence of poems, anecdotes, and ruminations composed as responses to Ted T. Aoki’s curriculum scholarship. En tant que poète et chercheur penché sur les programmes d’études, je suis engagé à respecter la complexité, à poser des questions, à reconnaitre des tensions et à remettre en question les réponses. Comme théoriciens du curriculum, universitaires et éducateurs, nous devons porter attention à la langue. Ted T. Aoki (2005a) nous rappelle de porter attention à « la voix ludique au milieu des choses – un chant joueur au milieu de la vie » (p. 282). La poésie peut dynamiser nos études de curriculum en nous aidant à imaginer de nouvelles façons de concevoir la langue, de nouvelles façons de savoir et de devenir, et de nouvelles façons d’étudier le vécu. Dans cet article, j’offre une série de poèmes, d’anecdotes et de ruminations composés en guise de réponses aux recherches de Ted T. Aoki sur les programmes d’études.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,089 | 0,003 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».