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Enregistrement W4407628721 · doi:10.1080/09518398.2025.2452633

Relaxed pedagogy: teaching and learning beyond diversity agendas

2025· article· en· W4407628721 sur OpenAlexaffabout
Chelsea Temple Jones, Kim Collins, Carla Rice

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Qualitative Studies in Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Educational Policies and Reforms
Établissements canadiensUniversity of GuelphBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)PedagogySociologyTeaching methodHigher educationMathematics educationPsychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Canada, known in Anishinaabe as Turtle Island, diversity and inclusion initiatives in higher education increasingly recognize power relations surrounding disability/access as a core component of diversity agendas and the policies and pedagogies that seek to enact them. Drawing on a 240-participant Relaxed Performance (RP) research project delivered over eight months across three universities in Southern Ontario, we describe a new empirically- and collectively-generated approach to access-informed (post) critical pedagogy called Relaxed Pedagogy, or RelaxPed. Relaxed Pedagogy “relaxes” classrooms and benefits students and educators through taking a post-critical pedagogical approach that is context-specific, connected to lived experience, interested in reflexive community-building, and non-prescriptive in ways that orient toward affirming difference and advancing “crip horizons” of access rather than diversity agendas. This article considers the implications of creative, invitational RelaxPed within diversity agendas in arts education and beyond.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,125
Score d'incertitude au seuil0,705

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,575
Écart entre enseignants0,467 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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