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Enregistrement W4413268747 · doi:10.3138/tric-2024-0002

Drama in the Mess: Exploring Gender Norms through Story Drama in a Fransaskois School

2025· article· en· W4413268747 sur OpenAlexaffvenueabout
Sara Schroeter, Joël Thibeault, Stéphanie Pain

Notice bibliographique

RevueTheatre Research in Canada · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGender Roles and Identity Studies
Établissements canadiensUniversity of OttawaUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDramaHeteronormativitySociologyQueerGender studiesFrenchTransgenderNarrativeHomosexualityDiversity (politics)CreativityPedagogyPsychologyHumanitiesSocial psychologyLiteratureArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the potential of arts education, specifically story drama, for addressing gender and sexual diversity with elementary students in a Francophone minority-language community. Adopting a participatory action research (PAR) methodology, two university-researchers and two teacher-researchers collaborated to use story drama as a pedagogical approach for teaching French in two Grade 5 classrooms in Saskatchewan. Drawing on queer critiques of cis-heteronormativity, this article illustrates how the use of story drama provided opportunities for students to trouble the gender binary and cis-heterosexist discourses circulating in their community. While spaces were created to trouble cis-heteronormativity, the students’ tableaux revealed that trauma narratives dominate the ways that gender creativity and difference are represented in children’s literature and their education. Interviews with participating youth also revealed that the gender binary is easily reasserted even when the pedagogical objective is to trouble it. The authors argue that engaging with Francophone art that positively depicts gender and sexual diversity is vital for students in Francophone minority-language schools to imagine other 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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,857
Score d'incertitude au seuil0,285

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0230,017
Communication savante0,0080,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,191
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,206 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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