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Enregistrement W7133044230

Caring on the 'Inside': Tales of a Critical Educator in a (More) Punitive Space

2019· dissertation· W7133044230 sur OpenAlexaboutno aff
Dargine Rajeswaran

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2019
Typedissertation
Langue
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Discipline and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPunitive damagesNarrativeSpace (punctuation)Economic JusticeWork (physics)Criminal justiceQualitative researchNarrative inquiry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a secondary-level educator with experiences in formal educational including mainstream, alternative, and programs in male correctional facilities, my learners seem to thrive because they feel cared-for. Ironically, I was never quite sure about what it means to be a caring educator. Through this narrative inquiry, I explore my experience teaching within two maximum security jails, in a metropolitan area of Canada. I explore and reflect on my pedagogical strategies and interactions to argue that caring teaching cannot fully interrupt/counteract the violence imposed by carceral systems but are capable of impacting individuals positively. This study, grounded in the narrative of teaching inside, considers how the procedures/expectations of jails work for and against caring pedagogies. I consider how it feels to teach within, how these learners identify me as a caring educator, and whether the teacher can sustain a caring pedagogy in a criminal justice system that enacts enduring harm.

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)0,016
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0400,051
Communication savante0,0150,010
Science ouverte0,0020,010
Intégrité de la recherche0,0040,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,133
Tête enseignante GPT0,519
Écart entre enseignants0,386 · 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
Publié2019
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