Unsettling our Narrative Encounters within and outside of Canadian Social Studies
Notice bibliographique
Résumé
In 2007, Indian Residential School System (IRS) survivors won a class action settlement worth an estimated 2 billion dollars from the Canadian Government. The settlement also included the establishment a Truth and Reconciliation Commission. Despite the public acknowledgement, we posit that there is still a lack of opportunity and the necessary historical knowledge to address the intergenerational impacts of the IRS system in Ontario's social studies classrooms. In this essay we therefore ask: How might we learn to reread and rewrite the individual and collective narratives that constitute Canadian history? In response to such curriculum inquiries, we lean upon the work of Roger Simon to reread and rewrite historical narratives as shadow texts. For us, life writing as shadow texts, as currere, enables us to revisit the past as a practice of unsettling the present, toward reimagining more hopeful future relations between Aboriginal and non-Aboriginal communities across the territories we now call Canada. As Simon's life-long scholarly commitments make clear in this essay, the onus lies with those present to teach against the grain so that we might encounter each other's unsettling historical traumas with compassion, knowledge, and justice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,073 | 0,074 |
| Communication savante | 0,017 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».