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Enregistrement W4409076293 · doi:10.1177/20436106251324970

Speculative visions: Stories and slogans for ecopedagogical relations

2025· article· en· W4409076293 sur OpenAlexaff
Emily Ashton

Notice bibliographique

RevueGlobal Studies of Childhood · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducational Environments and Student Outcomes
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVisionMedia studiesSociologyPublic relationsAestheticsPolitical scienceAnthropologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the implications of two provocative scholarly slogans—Donna Haraway’s “Make Kin Not Babies” and Sophie Lewis’s “Abolish the Family”—for children, childhoods, and ecopedagogies in the early years. Engaging critically with these concepts, the article highlights their potential to disrupt entrenched norms while acknowledging the discomfort and uncertainty they may evoke. It begins by interrogating the normalized centrality of “the family” in early childhood teacher education and childhood studies, arguing that this focus constrains alternative imaginaries of care and justice. The discussion situates Haraway’s and Lewis’s slogans within broader debates, critiquing how idealized family structures often align with humanist stewardship pedagogy, which presumes humanity’s exceptional capacity to save both children and the planet. By contrast, speculative narratives, such as Netflix’s Sweet Tooth , offer opportunities to reimagine the child, family, and future by emphasizing interconnections between humans and the more-than-human world. These stories open space for counter-imaginaries, inspiring alternative communal formations and transformative practices. Ultimately, the article advocates for a pedagogy of discomfort and generous suspicion as ecopedagogical strategies to interrogate existing care structures and envision more equitable and interconnected futures.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0170,113
Communication savante0,0140,019
Science ouverte0,0020,016
Intégrité de la recherche0,0040,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,410 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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
Publié2025
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