MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1491199607

Sticks and Stones: Challenging Oppressive Language In Classroom Settings

2012· article· en· W1491199607 sur OpenAlexaff
Matt Rogers, Amy Bourgaize

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational and Psychological Assessments
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLinguisticsAestheticsSociologyPsychologyPedagogyEpistemologyArtPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0240,035
Communication savante0,0170,009
Science ouverte0,0030,022
Intégrité de la recherche0,0040,008
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeSans objet
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEducational and Psychological AssessmentsTravaux en français237 207