Revisiting “Pedagogy of Discomfort” Through the Combined Lenses of “Inconvenience” and “Affective Infrastructure”: Pedagogical and Political Insights
Notice bibliographique
Résumé
This paper seeks to revisit the concept of “pedagogy of discomfort” through the combined lenses of Lauren Berlant’s work on “inconvenience” and recent theorization of “affective infrastructure” to clarify how an infrastructural understanding of “discomfort-as-inconvenience” might provide deeper insights about the pedagogical and political risks and possibilities of discomfort. In particular, the paper highlights three insights: first, it expands our understanding of discomfort by situating it in the broader context of the inconvenience of other people, as an ethics and politics of coexistence; second, it calls for a contextual approach of a pedagogy of discomfort that examines discomfort as a multifaceted affective event entangled with other material, social, and political elements; and third, it enables educators to create environments that could enrich the moral and political potential of a pedagogy of discomfort, by paying attention to the affective conditions in which students and educators find themselves when they encounter different manifestations of discomfort-as-inconvenience.
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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 | 0,010 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,067 |
| Communication savante | 0,011 | 0,019 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,010 |
| 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 ».