Rural Education and Rural Development: A Conversation with Michael Corbett
Notice bibliographique
Résumé
It is impossible to seriously consider the future of rural places without addressing the role of education. Michael Corbett, a leading scholar in the sociology of rural education, has for decades challenged us to see schools both as community assets and as complex institutions that often, paradoxically, facilitate out-migration. His seminal book, Learning to Leave: The Irony of Schooling in a Coastal Community (2007), is essential reading for anyone seeking to understand how educational processes can devalue local knowledge and orient young people from rural areas toward distant, urban futures. Given this volume’s goal of challenging the pervasive “urban bias” in development thought, we could think of no better person to help us explore the deep connections between rural education and rural development. In this conversation, which took place over email between March and June 2025, Corbett guides us through the personal and intellectual journeys that shaped his scholarship. Grounding his work in his own family’s history of mobility and his early experiences in a rust belt town in Nova Scotia, he explains the core arguments that animated Learning to Leave. Yet the dialogue also moves beyond this classic text, revealing the evolution of his thinking on gender, labor, and the complex ways of defining “rural” itself. Of particular importance is his critique of “place-based education,” where he warns that an apolitical focus on “the local” can inadvertently foster the insularity and resentment that fuels right-wing populism. Corbett then shares constructive examples from his early teaching career in a Cree-Métis community, illustrating how a curriculum rooted in local inquiry, oral history, and shared practice can empower students and strengthen communities. The conversation concludes with a hopeful, if cautious, vision for reparative rural futures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».