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Enregistrement W4414261231 · doi:10.18357/jcs501202521918

Child Ecologies in a Microbial World: A New Imperative for Childhood Studies

2025· article· en· W4414261231 sur OpenAlexvenueno aff
Zsuzsa Millei, Na-Bin LEE, Spyros Spyrou, Marja I. Roslund, Asta Breinholt, Tuure Tammi, Beth A. Conklin, Sarah Alminde, Hanne Warming, Riikka Hohti

Notice bibliographique

RevueJournal of Childhood Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGeographies of human-animal interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocialityMultidisciplinary approachEveryday lifeConversationBiosocial theoryConstitutionChildhood studiesEarly childhood

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

All bodies—child, animal, plant—are bodies sustained by life processes. Human as well as animal and plant bodies coexist with a multiplicity of microbial life. As symbiotic partners, human bodies are ecosystems of microbial life in a microbial world. In this way, microbes cannot simply be seen as disease-causing and human bodies as hosts of human-only life. Simplistic notions of the child as a unitary and social subject and the image of the agentic child are both questioned by this view. What if we considered for childhood studies the body’s microbial constitution in a bacterial world? How would everyday life unfold as a more-than-human sociality in which children act, think, and feel on a daily basis? In this conversation article, seven multidisciplinary scholars address the following questions by grounding their responses in their respective fields, in childhood, and in their research interests: How do microbes and childhood matter in your research? Consider how the understanding of microbes as foundational for life influences your field of research. How does your research seek to engage the biosocial imagination and the challenge of integrating biological and social understandings of the child in fruitful and robust ways? How do considerations of microbes and childhood bring together multidisciplinary engagements?

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil0,976

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,361 · 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'admission1
Résumé présentoui

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