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Enregistrement W4401745407 · doi:10.1080/09575146.2024.2393150

(Care)fully reconstituting cruel professionalism with and for early childhood educators: how caring activism can resist uncaring conditions

2024· article· en· W4401745407 sur OpenAlexaffabout
Niveditha Menon, Lisa Johnston, Alana Powell, Brooke Richardson, A. Straker

Notice bibliographique

RevueEarly Years Journal of International Research and Development · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarly Childhood Education and Development
Établissements canadiensMount Saint Vincent UniversityEducation and Early Childhood DevelopmentYork UniversityUniversity of FrederictonUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResistSociologyCriminologyPsychologyEngineering ethicsPolitical scienceEngineeringNanotechnologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a patriarchal and neoliberal construct, professionalism actively contorts the embodied care work of this femme profession into a predetermined frame, fragmenting, constricting, and harming educators’ identities. In this paper, we briefly outline the ongoing project of professionalism both in the ECEC sector broadly and in the unique context of Ontario, Canada. Taking up Lauren Berlant’s concept of cruel optimism, we assert that professionalism in ECEC is cruel. We situate our example of cruel professionalism within the Ontario, Canada context and take up the Association of Early Childhood Educators Ontario’s (AECEO) grassroots community-building work grounded in feminist ethics of care and the idea of caring activism to subvert this cruelty. We do this by centering the voices and lived experiences of ECEs working in a marginalized corner of the ECEC sector who are also active members of a grassroots advocacy community of practice (CoP) associated with the AECEO. Through their narratives the cruelty of professionalism is exposed, and the collective improvisation of caring activism amongst ECEs is revealed. We conclude by offering a caring optimism as a proposition and an open question for redefining and reconstituting what it means to be a professional ECE.

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)0,002
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,713
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,330 · 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'étudeObservationnel
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'admission2
Résumé présentoui

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