MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4398143021 · doi:10.1080/14733285.2024.2352365

Towards kinship literacies: attending to place relations in a play-based library program

2024· article· en· W4398143021 sur OpenAlexaffabout
Jennifer MacDonald, Kimberly Lenters, Ronna Mosher

Notice bibliographique

RevueChildren s Geographies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinshipSociologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kinship relationality understands the world as alive and sentient, and positions humans as participants within interconnected ecological networks. Inherently, this worldview can challenge how many educators and learners have been trained in extractive, transactional, and sedentary cultures; that is, separated out of relationship. This article shares the work of a large urban public library in western Canada, and their ‘Play Professor,’ as they built and facilitated an outdoor play-based literacy program. Following the program, amid subtle and stark reminders of ecological disaster, we noted the possibilities and complexities when moving literacy learning outdoors. Guided by kinship relationality [Donald. 2021. “We Need a New Story: Walking and the wâhkôhtowin Imagination.” Journal of the Canadian Association for Curriculum Studies 18 (2): 53–63. https://doi.org/10.25071/1916-4467.40492], this article centres how conceptions of literacies might be expanded and nuanced to engage languages and stories already alive within the place-based ecologies where the learning occurs. Sharing vignettes of how the program unfolded, we sketch shifts in facilitation as other life forms came into the storied play. To support relational renewal in and through literacy practices we then bring forward the notion of kinship literacies and articulate three catalysts to support its growth: attuning to ecological stories, enhancing holistic practices, and expanding dialogue.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0250,017
Communication savante0,0110,006
Science ouverte0,0030,020
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,238 · 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'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'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChildren s GeographiesMême sujetLiteracy, Media, and EducationTravaux en français237 207