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Enregistrement W2598462055 · doi:10.1177/1745499917699046

Voices of Canadian and Mexican youth surrounded by violence: Learning experiences for peace-building citizenship

2017· article· en· W2598462055 sur OpenAlexaffabout
Kathy Bickmore, Yomna Awad, Angelica Radjenovic

Notice bibliographique

RevueResearch in Comparative and International Education · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePeace and Human Rights Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitizenshipSociologyDemocracyAgency (philosophy)DistrustFocus groupPoliticsGender studiesPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

How do young people living in high-violence contexts express a sense of democratic agency and hope, and/or frustration and hopelessness, for handling various kinds of social and political conflict problems? The management of conflict is a core challenge and purpose of democracy, severely impeded by the isolation and distrust caused by violence. Publicly funded schools can be (but often are not) part of the solution to such challenges (Bickmore, 2014; Davies, 2011). This article is drawn from a larger on-going project probing the (mis)fit between young people’s lived citizenship and conflict experiences, and their school-based opportunities to develop democratic peace-building capacities, in non-affluent local contexts surrounded by violence, in an international comparative perspective. We report on focus group conversations with several small groups of students, ages 10–15, in two Canadian and four Mexican schools in marginalized urban areas. Diverse participating young people tended to have a stronger sense of agency and hope in relation to some kinds of conflicts (such as environmental pollution) compared to others (such as unemployment and insecure work or drug-gang violence). In general, they did not feel that their lived citizenship knowledge was much valued or built upon in school.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0380,010
Communication savante0,0080,002
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0020,004
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 Opus0,382
Tête enseignante GPT0,537
Écart entre enseignants0,155 · 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

Citations11
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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