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Enregistrement W1618645751 · doi:10.25071/1916-4467.37691

Métis Curricular Challenges and Possibilities: A Discussion Initiated by First Nations, Métis, and Inuit Education Policy in Ontario

2015· article· en· W1618645751 sur OpenAlexafffundvenueabout
Laura-Lee Kearns, Jonathan Anuik

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association for Curriculum Studies · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of AlbertaSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesMinistère de l’Éducation, Gouvernement de l’Ontario
Mots-clésChristian ministryCurriculumMandateSociologyPolitical sciencePedagogyPublic administrationLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ontario Ministry of Education’s (2007) Ontario First Nation, Métis and Inuit Education Policy Framework asks school boards to “provide a curriculum that facilitates learning about contemporary and traditional First Nation, Métis, and Inuit cultures, histories, and perspectives among all students, and that also contributes to the education of school board staff … [and] teachers” (p. 7). The framework is a conduit to push First Nation, Métis, and Inuit initiatives beyond the exceptional program or course found in a few Ontario schools. However, in our recent Report on Métis education in Ontario’s K-12 schools (2012) for the Métis Nation of Ontario’s Education and Training Branch, we found only a small portion of school boards were engaged actively in bringing the above mandate to life. As to Métis, the challenge is largely a lack of awareness of Métis history and culture. Our findings show there is a need for more Métis curricular material to be developed to broaden the appreciation, awareness, and understanding of the historical and contemporary Métis. Here, we share curricular challenges and possibilities in heading the call from Métis for a nuanced portrayal of families and communities at school.

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)0,021
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: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,928

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,006
Études des sciences et des technologies0,0510,025
Communication savante0,0160,007
Science ouverte0,0040,008
Intégrité de la recherche0,0070,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeQualitatif
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

Citations9
Publié2015
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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