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Enregistrement W2139360868 · doi:10.1017/s1326011100004440

Taking Ownership: The Implementation of a Non-Aboriginal Early Education Programme for On-Reserve Children

2007· article· en· W2139360868 sur OpenAlexaff
Michelle Beatch, Lucy Le Mare

Notice bibliographique

RevueThe Australian Journal of Indigenous Education · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMainstreamContext (archaeology)Qualitative researchIdentity (music)Early childhood educationIntervention (counseling)SociologyPedagogyGender studiesPsychologyPublic relationsPolitical scienceSocial scienceLawGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this qualitative study, over the period of one year, we assessed the appropriateness of a mainstream early childhood education intervention, the Home Instruction for Parents of Preschool Youngsters (HIPPY) programme, in five on-reserve First Nations communities, by focusing on the experiences of the Aboriginal women who delivered the programme. Findings revealed a process of “taking ownership” of HIPPY. “Taking ownership” included three subprocesses: changes in the women’s views regarding (1) the strengths of the programme; (2) self-identity; and (3) the identification of the programme as Aboriginal. Through taking ownership, the women were no longer content to deliver HIPPY strictly as it was described in the programme manuals. Although the women continued to maintain that HIPPY was valuable for their communities, their actions and words clearly demonstrated that sharing cultural knowledge in the context of the programme was important to them and, they believed, important for the children and families they worked with. The process documented here points to the importance of Aboriginal culture reflected in educational provisions for Aboriginal children - whether this can be appropriately achieved through supplementing and/or adapting mainstream programmes remains a point of debate.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,088

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,373 · 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

Citations1
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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