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Enregistrement W2587618059 · doi:10.20355/c5s01t

“They Wanted to Study Us; They Didn’t Want to Help Us”: Socially Just and Participatory Research Methodologies for Demographically Changing Schools

2017· article· en· W2587618059 sur OpenAlexaffvenueabout
Lyle Hamm, Helen Massfeller, Amanda Scott, Kevin Cormier

Notice bibliographique

RevueJournal of Contemporary Issues in Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueTeacher Education and Leadership Studies
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizen journalismParticipatory action researchThematic analysisImmigrationSociologySocial justicePedagogyPublic relationsRefugeePolitical scienceQualitative researchSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Educators and leaders across Canada must re-conceptualize their pedagogies and leadership approaches and reflect on their own worldviews to enhance the transitions of new immigrant, international and refugee students into their schools. This paper reports on ongoing case study research in New Brunswick, Canada. The researchers are investigating the impact and implications of immigration and demographic changes on school and community stakeholders. The authors discuss the social justice and participatory methodological framework they are employing in the first school of five in their investigation and report the mid-case thematic findings related to the changing demographic conditions in the province. The findings have been consistently shared with school leaders and teachers through active participation, open communication and co-construction of meanings. The authors are hopeful that the key findings from this research will inform educators and policy-makers as they respond to the educational and social needs of their students and community members.

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)0,173
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,061
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil0,913

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1730,061
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0400,064
Communication savante0,0180,009
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,622
Tête enseignante GPT0,596
Écart entre enseignants0,026 · 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.

Devis d'étudeQualitatif
DomaineMéthodes
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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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