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Enregistrement W2100779673 · doi:10.37119/ojs2010.v16i2.96

Researching a Social Justice Course in a Charter School: A Duoethnographic Conversation

2013· article· en· W2100779673 sur OpenAlexaffvenue
Darren E. Lund, Cheryl Veinotte

Notice bibliographique

Revuein education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConversationDialogicCurriculumPedagogyCharterSocial justiceSociologyEconomic JusticeNarrativePolitical sciencePublic relationsSocial scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper uses a dialogic approach following duoethnography to report on a research study conducted in a charter school offering a locally designed social justice course. This narrative approach involves a critical dialogue between two people, each of whom pushes the other to further insights and understandings. The urban prairie school under study focused on gifted learners and was funded as a public school. Multiple methods of data collection included document and policy analysis, field observations, and open-ended interviews with administrators, teachers and students who were directly involved with the social justice program. The results and discussion focus on student engagement in schools on issues of human rights and social justice, inquiry-based approaches to the curriculum, and include implications for educational policy and practice.Keywords: alternative school programs; social justice; duoethnography; inquiry learning

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0280,028
Communication savante0,0100,009
Science ouverte0,0020,008
Intégrité de la recherche0,0050,010
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 Opus0,134
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,321 · 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
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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