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Enregistrement W2048143005 · doi:10.1080/1359866x.2015.1020047

Pre-service educators and anti-oppressive pedagogy: interrupting and challenging LGBTQ oppression in schools

2015· article· en· W2048143005 sur OpenAlexafffund
Jennifer Mitton‐Kükner, Laura-Lee Kearns, Joanne Tompkins

Notice bibliographique

RevueAsia-Pacific Journal of Teacher Education · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLGBTQ Health, Identity, and Policy
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesSt. Francis Xavier University
Mots-clésOppressionBachelorLesbianSpace (punctuation)PedagogyService (business)SociologyPower (physics)Focus groupGender studiesPsychologyPolitical sciencePolitics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There are increasing calls for pre-service educators to be responsive and responsible for anti-homophobic education. This research builds on the ongoing efforts to integrate Positive Space training in our two-year Bachelor of Education programme. We found through a series of focus group and individual interviews that pre-service teachers were aware of Lesbian, Gay, Bisexual, Transgendered, and Queering/Questioning (LGBTQ) oppression, witnessed it in schools, employed a range of strategies, but also experienced challenges due to power dynamics in schools, and may not have recognised the power of their interruptions. Our findings suggest that Positive Space training is valuable and necessary and needs to continue to be explicitly embedded in core courses so that all pre-service teachers, regardless of their discipline, develop the skills and attitudes necessary to be advocates for LGBTQ individuals.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,425
Écart entre enseignants0,370 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations40
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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