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Enregistrement W4394600686 · doi:10.1080/15505170.2024.2338547

Schooling the pandemic: Education after the event

2024· article· en· W4394600686 sur OpenAlexaff
Anne M. Phelan, Cristina Delgado Vintimilla, Veronica Pacini-Ketchabaw

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum and Pedagogy · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueCOVID-19 and Mental Health
Établissements canadiensWestern UniversityYork UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicEvent (particle physics)Political scienceSociologyHistoryCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many scholars continue to ponder whether, amidst its devastating consequences, the recent pandemic could create possibilities for a different kind of educational world. As the virus addressed educators in unexpected ways it also pointed toward what is broken in education—its neoliberal enclosure, developmental violence and institutional self-evidence—and the failure to imagine and enact new ways of being and living with the world. In this paper we examine the promise and possibility of educational transformation in these viral times. Drawing on Badiou’s theory of the event and conversations with elementary school teachers, we trace the dynamic of teachers’ experiences during the pandemic and examine the aporetic tensions that characterized their professional lives. Overall, the regulatory climate created during COVID-19 succeeded in neutralizing the new present that COVID-19 introduced, retaining, for the most part, an ongoing but excessive normalcy. However, for some teachers the pandemic became an opportunity to glimpse something unforeseen.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil0,396

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,423 · 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'étudeSans objet
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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