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Enregistrement W4391563810 · doi:10.12957/childphilo.2024.79302

affect and philosophical inquiry with children

2024· article· en· W4391563810 sur OpenAlexaff
Arthur Wolf

Notice bibliographique

Revuechildhood & philosophy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiquePhilosophy, Ethics, and Existentialism
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAffect (linguistics)Philosophy for ChildrenEpistemologyPhilosophyPsychologyLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Matthew Lipman’s Thinking in Education develops an approach to philosophical inquiry with children (PwC) that claims to develop critical, creative and caring thinking. With Lipman, these kinds of thinking are primarily tied to analytic-logical commitments, and as such, his approach concerns only one way to conceptualize thinking. To address this issue and create space for another understanding, I introduce the concept of affect based on the work of the French philosopher Gilles Deleuze. From a theoretical perspective, affect helps to deepen the relationship between thinking, the body and experience in PwC; in addition, from a practical standpoint, it expands and enriches facilitation practices and curriculum design. To explore affect, I first show why PwC would benefit from such a theoretical expansion while also looking at connections already present within the literature on PwC. After a brief overview of affect theory and some of its initial applications to education, I propose a reading of Deleuzian affect augmented by thinkers like Claire Colebrook and Brian Massumi. Finally, I explore philosophical inquiry through affect and suggest how facilitation practices and curriculum design can respond in lieu of this conceptualization. This response examines several areas: inquiry, concepts, the community and ethical-political engagement.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,048

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0050,039
Communication savante0,0060,007
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,220 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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