MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401172618 · doi:10.55016/ojs/ajer.v70i2.77814

How Much Snot is Too Much Snot? Community-Making Amid Pandemic Times in Early Childhood Education

2024· article· en· W4401172618 sur OpenAlexaffvenue
Nicole Land, Andrea M. Thomas, Sanja Todorovic, Angélique Sanders

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PsychologySociologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article details a pedagogical inquiry research project, Crafting Pedagogies with(in) Suspension: Viral Pedagogies in COVID times in Early Childhood Education, where educator co-researchers collaborated with a pedagogist-researcher to explore how we might craft early childhood education pedagogies relevant to pandemic times. In particular, we trace how questions of community-making emerged as quotidian conceptions of community failed in the conditions of the pandemic. Thinking with the question “how much snot is too much snot?”—a question educators were asked to assess as a marker of community participation—we share three tensions of community-making: policing bodies, normalcy, and community-making as an ongoing process. Importantly, we work to share our pedagogical thinking with these tensions, asking how they create different possibilities for making community with children and families in educational contexts. Cet article décrit un projet de recherche sur l'enquête pédagogique, intitulé Crafting Pedagogies with(in) Suspension : Viral Pedagogies in COVID times in Early Childhood Education, dans le cadre duquel des co-chercheurs éducateurs ont collaboré avec un chercheur-pédagogue pour explorer la manière dont nous pourrions concevoir des pédagogies d'éducation de la petite enfance adaptées aux périodes de pandémie. En particulier, nous montrons comment les questions relatives à la création de communautés ont émergé lorsque les conceptions quotidiennes de la communauté ont échoué dans les conditions de la pandémie. En réfléchissant à la question "quelle quantité de morve est trop importante ?" - une question que les éducateurs ont été invités à évaluer en tant que marqueur de la participation communautaire - nous partageons trois tensions liées à la création de la communauté : le maintien de l'ordre des corps, la normalité et la création de la communauté en tant que processus continu. Plus important encore, nous nous efforçons de partager notre réflexion pédagogique avec ces tensions, en nous demandant comment elles créent différentes possibilités de créer une communauté avec les enfants et les familles dans des contextes éducatifs.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0190,034
Communication savante0,0100,013
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,350 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlberta Journal of Educational ResearchMême sujetEarly Childhood Education and DevelopmentTravaux en français237 207