Bibliographic record
Abstract
Al leer la educación histórica a través de la teoría del currículo, exploro las lógicas paradigmáticas en competencia que sustentan los programas de historia y las elecciones pedagógicas de los docentes. En comparación con un paradigma de 'gestión estandarizada' y 'mejores prácticas constructivistas', me baso en mi experiencia académica para argumentar que una orientación de 'sabiduría curricular' honra mejor las complejidades democráticas, la naturaleza de hacer historia, y una esperanza para la educación pública como una exploración ética hacia el futuro social más preferible, como quiera que se defina. Al presentar este caso, exploro el pensamiento de futuros en forma de escenarios en los que los profesores y estudiantes utilizan el conocimiento histórico como garantías para distinguir entre los futuros posibles, probables y preferibles de aquellas cuestiones locales-globales consideradas de importancia personal-social. Como conclusión, pregunto, ¿de qué manera podemos imaginar el potencial de algo más educativo que simplemente transmitir la historia única de los orígenes de un estado-nación y cambiar a lo largo del tiempo o apelar a nociones cambiantes de historia objetiva de una que se supone que sabe a una que se supone que falta?
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 | 0.006 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.006 | 0.049 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.022 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.005 | 0.007 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 0.002 |
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".