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Enregistrement W7099065487

Canadian Social Studies 44(1) Cutrara

2016· article· en· W7099065487 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueGeochemistry and Geologic Mapping
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativePower (physics)Meaning (existential)SituatedTransformative learningPrivilege (computing)Narrative networkNarrative historyNarrative structure
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Until the grand narrative is recognized as a product and process of power and privilege it can never do the transformational work that it can, and should, do in education. In this paper, I argue that concept learning can be a practical strategy for exploring and deconstructing power that is structured through the grand narrative and manifested in the nation. In particular, I introduce my pedagogical model of Historic Space as a transformative tool for having these discussions and support this approach by discussing students ’ interactions with it. Grand Narrative as a System Every good historian knows that history is not the past but merely a tool for making meaning from past events. By arbitrarily designating significance and highlighting the progression one significant person or event has from another, the past becomes a structure we call history. Although all types of history structure the past, grand national narratives are a particular type of structure that “explains the culture to itself and expresses its overriding purpose ” (Francis, 1998, p. 1). As a result, it is important to take the power of the grand narrative seriously and understand how its components work to establish and naturalize meaning in our contemporary world. Despite the best pedagogical intentions, shallow grand narratives filled with names and dates pulled from the past, deemed important for (re)telling, and situated within a mythical narrative structure, remain the most salient type of history learnt in schools. In these grand narratives, “the actual histories that people live, their complex interactions with others, are obscured and eventually forgotten ” (Stanley, 2003, p. 38). People in history become presented as “simplistic, one-dimensional, and truncated portraits ” of themselves (Alridge, 2006, p. 663) and events in history become reduced to “their essential traits, their final meaning or their initial and final

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,383

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,005
Études des sciences et des technologies0,0160,010
Communication savante0,0090,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,005

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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