MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7004564195

The mad manifesto

2023· dissertation· en· W7004564195 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueBryophyte Studies and Records
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésManifestoMandateRhetorical questionUniversal designUniversal Design for LearningAction (physics)DualismWork (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The “mad manifesto” project is a multidisciplinary mediated investigation into the circumstances by which mad (mentally ill, neurodivergent) or disabled (disclosed, undisclosed) students faced far more precarious circumstances with inadequate support models while attending North American universities during the pandemic teaching era (2020-2023). \n \nUsing a combination of “emergency remote teaching” archival materials such as national student datasets, universal design for learning (UDL) training models, digital classroom teaching experiments, university budgetary releases, educational technology coursewares, and lived experience expertise, this dissertation carefully retells the story of “accessibility” as it transpired in disabling classroom containers trapped within intentionally underprepared crisis superstructures. Using rhetorical models derived from critical disability studies, mad studies, social work practice, and health humanities, it then suggests radically collaborative UDL teaching practices that may better pre-empt the dynamic needs of dis/abled students whose needs remain direly underserviced. \n \nThe manifesto leaves the reader with discrete calls to action that foster more critical performances of intersectionally inclusive UDL classrooms for North American mad students, which it calls “mad-positive” facilitation techniques: \n1.\tSeek to untie the bond that regards the digital divide and access as synonyms. \n2.\tUDL practice requires an environment shift that prioritizes change potential. \n3.\tAdvocate against the usage of UDL as a for-all keystone of accessibility. \n4.\tRefuse or reduce the use of technologies whose primary mandate is dataveillance. \n5.\tRemind students and allies that university space is a non-neutral affective container. \n6.\tOperationalize the tracking of student suicides on your home campus. \n7.\tSeek out physical & affectual ways that your campus is harming social capital potential. \n8.\tRevise policies and practices that are ability-adjacent imaginings of access. \n9.\tEliminate sanist and neuroscientific languaging from how you speak about students. \n10.\tVigilantly interrogate how “normal” and “belong” are socially constructed. \n11.\tTreat lived experience expertise as a gift, not a resource to mine and to spend. \n12.\tCreate non-psychiatric routes of receiving accommodation requests in your classroom. \n13.\tSeek out uncomfortable stories of mad exclusion and consider carceral logic’s role in it. \n14.\tCenter madness in inclusive methodologies designed to explicitly resist carceral logics. \n15.\tCreate counteraffectual classrooms that anticipate and interrupt kairotic spatial power. \n16.\tStrive to refuse comfort and immediate intelligibility as mandatory classroom presences. \n17.\tCreate pathways that empower cozy space understandings of classroom practice. \n18.\tVector students wherever possible as dynamic ability constellations in assessment.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil0,140

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0110,013
Communication savante0,0210,014
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0050,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0420,009

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,182
Écart entre enseignants0,171 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUWSpace (University of Waterloo)Même sujetBryophyte Studies and RecordsTravaux en français237 207