Affective Politics of Belonging to STEM: Some Conceptual and Methodological Considerations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This paper is situated within the vast literature that examines issues of under‐representation, microaggressions, and social inequities faced by racially and gender diverse students in STEM education. As part of the special issue “Centering Affect and Emotion Toward Justice and Dignity in Science Education,” it focuses on analyzing the affective dimensions of racialized students' encounters in postsecondary settings to highlight affective politics of belonging to STEM fields within a Canadian context. Research on emotions in science education can benefit from a process‐oriented view of emotions to better understand how exclusionary boundaries get (re)formed between bodies, which can inform science equity efforts. One major implication of this work is to offer a different analytical tool for approaching notions of belonging as commonly employed in science education literature. Through a cultural political analysis of emotions, desires, and affects, we seek to go beyond psycho‐social views on belonging as synonymous with understanding students' sense of belonging in STEM. Sense of belonging maintains emotions as interiorized positive feelings, whereby belonging is often employed as a self‐explanatory term, if not an end goal, conflating it with (group) identity. Rather, we seek to analyze how belonging is affectively constituted in day‐to‐day encounters between students and within spaces of postsecondary STEM. Careful not to reproduce deterministic and static analyses, we further attend to students' longings and desires for encountering STEM and higher education spaces anew. Finally, we consider some methodological affordances and limitations for attuning to the affective and embodied in students' responses to an exploratory survey.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle