Sticks and Stones: Challenging Oppressive Language In Classroom Settings
Notice bibliographique
Résumé
When slogans on t-shirts worn to school receive national attention, the taken-for-granted power of language is accentuated. According to Harmon and Wilson (2006), “it is through language that we learn and come to understand the world we live in, adopt our world-views, become socialized and develop and maintain relationships ” (p. 1). As Johnson and Milani (2010) explain, language plays a role in shaping and maintaining social ideologies, values and practices. This means that language also has the power to validate oppressive social conditions that privilege some groups while marginalizing others. This recognition is extremely important for educators. Acknowledging the deleterious impact of violent and marginalizing language is an important step in the fostering of more inclusive, equitable and socially just educational environments. For educators, this highlights the importance of challenging discriminatory, oppressive and violent language and discourses, even when they surface in informal situations in schools. However, as Jennings (1999) explains, “offering a recipe for success [for how to address oppressive language and discourses] is not easy ” (n.p.); classroom tensions, an educator’s anxieties, and social/institutional responsibilities all influence how these
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,024 | 0,035 |
| Communication savante | 0,017 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,022 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».