MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W175859518 · doi:10.1007/978-94-6091-561-1_2

Neoliberal Globalisation, Science Education and African Indigenous Knowledges

2011· book-chapter· en· W175859518 sur OpenAlexaff
Edward Shizha

Notice bibliographique

RevueSensePublishers eBooks · 2011
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousGlobalizationColonialismIndigenous educationPolitical scienceHumanityState (computer science)Neoliberalism (international relations)CurriculumSociologyEnvironmental ethicsSocial scienceLawEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The imposition of neoliberal globalisation and Eurocentric science education in Southern Africa raises questions on how African people develop their African humanity and sociability. Neoliberal globalisation has been imposed on African educational philosophies to determine curriculum developments and implementation, especially in science and technology. Neoliberal globalisation and indigenous knowledges are in a state of contestation. Indigenous knowledges have become colonial captives within science education that ignores indigenous philosophies as peripheral to contemporary society. If neoliberal globalisation marginalises indigenous African knowledges/sciences, how can African students and people reclaim indigenous sciences to act upon their natural world? Indigenous knowledges are known for their resilience and ability to describe, explain, predict and negotiate nature. Can African indigenous philosophies and ways of knowing survive the onslaught of neo-colonialism and globalisation? These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0030,010
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0000,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations27
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSensePublishers eBooksMême sujetIndigenous and Place-Based EducationTravaux en français237 207