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Enregistrement W4391751899 · doi:10.26522/ssj.v18i1.3921

Cripping the Story of Overcoming: An Analysis of the Discourses and Practices of Self-Regulation in Early Childhood Education and Care (ECEC)

2024· article· en· W4391751899 sur OpenAlexaffvenueabout
Maria Karmiris, Adam Davies

Notice bibliographique

RevueStudies in Social Justice · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEarly childhood educationChild careChildhood educationSociologyPolitical scienceGender studiesPedagogyEconomic growthEconomicsNursingMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper applies crip theory (McRuer, 2006, 2018) as well as other key conceptual tools from disabled childhood studies (Runswick-Cole et al., 2018) and disability studies in education (Cousik & Maconochie, 2017) as a tactic intended to question and resist the story of overcoming as it manifests itself within the discourses and practices of self-regulation in early learning classrooms. This paper offers a brief overview of the range of self-regulation strategies enacted within educational settings in Ontario, Canada, that purport to support young children in overcoming themselves on their way to normalcy. This paper also engages in crip theory as a strategy to both question and disrupt the taken for granted assumption that self-regulation entails a return towards or a sustaining of the efficient and productive neoliberal individual in school systems. Finally, this paper considers how we might not only invite but embrace the disruptions that occur when embodied differences refuse to be overcome by demands to self-regulate. Ultimately, a key aim of this paper is to resist how discourses and practices of self-regulation in Early Childhood Education and Care (ECEC) establish the overcoming narrative as a means to cure, fix or exclude embodied differences while contemplating the vibrant possibilities embedded within learning with and from disabled childhoods.

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)0,000
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: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,428
Score d'incertitude au seuil0,156

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,413 · 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'étudeQualitatif
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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