Growing Grass between Concrete: A Choose-Your-Own-Adventure Game for Rewilding Literature Pedagogies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Wild pedagogies invites educators to engage with more-than-humans as co-teachers and co-researchers. In collaborating with city grass, this paper blends rhizomatic thinking, literary ecocriticism, and the rewilding of pedagogy within severely constrained circumstances. Citing cognitive, emotional, and physical benefits of engaging with free and flourishing nature, this research asks: How can the severe constraints of particular sociopolitical circumstances and disciplines, such as postsecondary literature courses, be creatively encountered to support engagement with flourishing more-than-human kin? It also asks: What would grass do? This paper walks readers through many barriers faced by city college humanities courses and suggests practical, creative work-arounds that, while focused on college literature classes, can be adapted to educators in diverse disciplines and contexts. Because we need playful thinking to think creatively — even on the brink of catastrophes — this paper is written as a choose-your-own adventure game. Educators will be invited to consider the institutional, geographic, academic, political, personal, and social barriers impacting their pedagogical choices. Ecologically concerned educators need pragmatic, creative, and compassionate support to envision how wild pedagogies pathways can be applied to their course loads. Here, these explorations are designed to be experiential and experimental, open-ended, and ultimately mutually liberating.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».