Children, Citizenship, and Commons: Insights from Three Case Studies in Lisbon on the 3 C's
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Listening to children in educational settings is vital for establishing inclusive and equitable environments. This approach recognizes children as active agents and contributors to their education, enabling them to express their needs and participate in decision-making processes. By involving children in educational discourse, pedagogical practices can better align with their interests, resulting in more effective, engaging, and democratic learning experiences. The synergy between Childhood Studies and Educational Sciences underscores the necessity of heeding children’s voices to enhance educational quality and foster active citizenship. This chapter presents the findings of the SMOOTH subproject—RED_Rights, Equity, and Diversity in Educational Contexts. It conducted three case studies in Lisbon, Portugal, involving focus groups with children from diverse educational contexts, involving both formal and non-formal settings, between September and October 2022. These studies aimed to explore diverse dimensions of the educational commons concept, including children’s roles as commoners, commoning practices, and communal aspects related to goods and values within educational and community settings. The findings apprise children’s perspectives as citizens and commoners, highlighting their creativity, self-awareness, interests, and active participation in activities. Additionally, they shed light on emotional and expressive reactions and highlight intersectionality issues within these contexts. This research underscores the vital importance of listening to children, ultimately enhancing educational quality, and promoting active citizenship.
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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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,027 | 0,019 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».