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Enregistrement W2526888705 · doi:10.53956/jfde.2016.78

Muslim Female Students Confront Islamophobia: Negotiating Identities In-between Family, Schooling, and the Mass Media

2016· article· en· W2526888705 sur OpenAlexaffabout
Diane P. Watt

Notice bibliographique

RevueJournal of Family Diversity in Education · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumIslamophobiaMulticulturalismSociologyPedagogyNegotiationIdentity negotiationIdentity (music)Gender studiesMulticultural educationMass mediaPolitical scienceSocial sciencePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: This article researches how Muslim students in Canada negotiate identity in an extremely complex discursive terrain of the unofficial Islamophobia curriculum of family, schooling, and mass media. Critical examination of the exclusion of Muslims from school policies and the absence of Muslim experiences and perspectives in the Ontario Language Curriculum are highlighted. This article aims at developing teacher educators, in-service teachers and teacher candidates’ critical multicultural awareness of how Muslim minority students negotiate the absence of their culture in the secondary language curricula. Drawing from postcolonial feminist perspectives and curriculum theory this research was conducted with seven young Muslim women as participants. Findings indicate while absent in the official secondary language curriculum, the unofficial curriculum represents Muslim women as the cultural “other” sustained through the unofficial school curriculum and media portrayals. This study argues for a need to involve teacher educators, in-service teachers and teacher candidates in complicated conversations on cultural and linguistic differences, engagement with life-experiences of cultural minorities, development of complex pedagogies, critical media literacies and multicultural practices that are diverse and inclusive.

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)0,001
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations9
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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