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Enregistrement W2315292445 · doi:10.1525/irqr.2013.6.4.544

Storying Treaties and the Treaty Relationship

2013· article· en· W2315292445 sur OpenAlexaboutno aff
Alec Couros, Ken Montgomery, Jennifer Tupper, Katia Hildebrandt, Joseph Naytowhow, Patrick Lewis

Notice bibliographique

RevueInternational Review of Qualitative Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTreatyContext (archaeology)Participatory action researchSociologyOppressionPedagogyTreaty of WaitangiPolitical sciencePublic relationsLawPoliticsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper represents preliminary findings of a collaborative educational research endeavour to take seriously calls for reconciliation with Aboriginal people within a Canadian context of ongoing colonialism. More specifically, the research takes place in the province of Saskatchewan, where treaty education is mandatory in K–12 classrooms. In this context, critical race theory is used as our theoretical foundation. Working with elementary students, their teachers, and members of the community to support the implementation of treaty education, we draw upon qualitative research methodology and the methods used in participatory action research and digital storytelling. These particular methods are congruent with an inquiry learning approach often used with elementary students. The paper describes the work of young people and their teachers in creating digital stories in which they explore the significance of treaty education and what it means to be a treaty person. It also explores the challenges of this work with respect to teacher, student, and researcher engagement and the ongoing systems of oppression that influence and inform the relationships between First Nations and non-First Nations people in Canada.

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)0,006
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,838
Score d'incertitude au seuil0,323

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0240,052
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,726
Tête enseignante GPT0,682
Écart entre enseignants0,045 · 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

Citations12
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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