What We See as One River is a Convergence of Many: Three Convergence Commitments in University Teaching
Notice bibliographique
Résumé
Michael Marker knew we are never just one thing. He often wrote about concepts that gesture toward convergence: To converge as a way of blurring boundaries; To converge as a challenging process of coming-together; to converge educationally in a murky, “alluvial” place of relationality that is only navigable through artistic and storied methodologies (Marker, 2017). Marker steadfastly resisted colonial structures that attempted to tidily delineate knowledge and compartmentalize the unknowable. In this article, I reflect upon Marker’s scholarship through the idea of convergence, and I outline three conceptual spaces of convergence that I have observed in his work. Through analysis of Marker’s body of work, and an attunement to his loving and poetic forms of resistance, I articulate my commitments in my role as a relatively new, non-Indigenous faculty member in his former department at the University of British Columbia. I think of convergence commitments as relational meeting places that can be at once joyful and also tension laden; they are necessary practices that help me to decentre and “muddify” Western ways of knowing that I have been socialized to enact in institutional spaces.
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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 | 0,013 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,089 |
| Communication savante | 0,027 | 0,025 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,026 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».