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Enregistrement W4402109713 · doi:10.55016/ojs/jet.v56i1.77673

Care Ethics, Technologies of the Self, & The Pedagogical Artefacts of Postsecondary Education

2023· article· en· W4402109713 sur OpenAlexaff
Lianne Fisher, Robert McGray, Dawn Shickluna

Notice bibliographique

RevueJournal of educational thought. · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueAdult and Continuing Education Topics
Établissements canadiensNiagara CollegeBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPostsecondary educationEngineering ethicsSociologyHigher educationPedagogyMedical educationPsychologyPolitical scienceEngineeringMedicineLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: We examine the ways in which care ethics decenter dominant technologies of the self (Foucault, 1997) that mediate markers of so-called good pedagogy in postsecondary teaching. By this, we refer to the cadre of artefacts that legitimize neoliberal institutions and fetishize achievements of individuals such as course evaluations and the use of teaching dossiers in some circumstances. These artefacts punish counter-hegemonic teaching practices while privileging dominant approaches to teaching and learning and smuggle in subtle ethics of accountability and surveillance. We wish to draw out the ways in which postsecondary institutional practices can be technologies of the self (Foucault, 1997) and ask: If we make a care ethic central to a way of working in postsecondary education, are there opportunities for care of the self, beyond production agendas?

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,082
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeSans objet
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
Publié2023
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