¿Quién es un ciudadano activo y qué roles desempeña en la vida democrática? Una experiencia de educación cívica ciudadana en Canadá
Bibliographic record
Abstract
Aún cuando educar ciudadanos activos que participan en la vida democrática es un objetivo fundamental de la educación, en general, y de la Educación Cívica Ciudadana, en particular, hay muy pocas investigaciones empíricas que nos informan cómo la escuela educa para tal fin. Este estudio, conducido en tres aulas de Educación Cívica en Ontario, Canadá, investiga en qué medida y cómo los profesores educan ciudadanos activos, cívicamente comprometidos. Haciendo use de las teorías de la ciudadanía activa como marco teórico y métodos etnográficos incluyendo observaciones de clases y entrevistas con profesores y alumnos, los resultados del estudio revelan que las concepciones de quien es un ciudadano activo y los roles que desempeña en la vida pública influyen grandemente en como los profesores educan para la ciudadanía activa. En la práctica, hay tres distintas concepciones de la ciudadanía activa que enfatizan (a) el deber cívico, (b) hacer una diferencia positiva, y (c) una participación de orientación política. El artículo concluye con una discusión de las implicaciones de los diferentes enfoques para la educación para la ciudadanía democrática.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.037 | 0.012 |
| Scholarly communication | 0.010 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".