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Enregistrement W4405760734 · doi:10.1177/14639491241293476

Seed-bombing as recuperative pedagogies: Activating wit(h)nessing in blasted landscapes

2024· article· en· W4405760734 sur OpenAlexafffund
Cory Jobb

Notice bibliographique

RevueContemporary Issues in Early Childhood · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePosthumanist Ethics and Activism
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésSociologyAttunementGentrificationFutures contractPedagogyEngineeringCivil engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The practice of seed-bombing, or guerilla gardening, has its roots in radical environmental activism. As a community-generated response to ecological degradation and capitalist ruins by way of development and gentrification of city spaces, seed-bombing as it is commonly practised involves the subversive dispersal of seeds in an attempt to beautify or reclaim spaces otherwise perceived as unsightly or damaged. In this article I think with common worlding and Louise Boscacci’s word-concept wit(h)nessing to explore the possibilities for seed-bombing with young children as a practice of enacting recuperative pedagogies in landscapes shaped, in part, by the ongoing global waste crisis. I draw on moments from practice in a walking-based, post-qualitative inquiry with young children at a former quarry and landfill to explore recuperative pedagogies through the culminating pedagogical gesture. I suggest seed-bombing as an act of thinking and doing recuperation in blasted landscapes, one not limited to a singular event, but a cross-temporal attunement to children's waste relations with particular futures in mind.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,517
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,314 · 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'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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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