Pedagogies in the Act: Movements of Teacher-Becomings in Second Language Education
Bibliographic record
Abstract
Cet article se concentre sur des étudiants internationaux qui désirent obtenir un diplôme universitaire de deuxième et troisième cycles pour enseigner l’anglais et sur les pédagogies qu’ils produisent dans les contextes relationnels dans lesquels ils évoluent. L’article adopte une perspective néo-matérialiste et est ainsi animé par des intensités et des agencements humains, non-humains et matériels-discursifs qui explorent d’autres façons de comprendre les devenirs d’une cohorte d’étudiants de deuxième et troisième cycles au sein d’une université canadienne, enseignants potentiels d’anglais. Les données-vignettes et deux étudiants inscrits dans le programme de deuxième et troisième cycles expriment l’intrication de leurs pratiques pédagogiques et de leurs relations alors que l’agentivité est exécutée comme des pédagogies dans l’action. Ce concept est envisagé comme une extension du processus de réflexion dans l’action élaboré par Manning et Massumi et comme l’expression de la pédagogie et de l’agentivité qui émerge des mouvements corporels dans l’espace et le temps ainsi que des événements et des mouvements diffractés. Envisager la pédagogie comme des pédagogies dans l’action, en tant que concept et méthode, ouvrirait la porte aux interférences diffractives et permettrait de déterritorialiser notre compréhension des structures discursives du domaine de TESOL.
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 | 0.004 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.013 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.005 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
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".