MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2607359126 · doi:10.32920/21757922.v1

Decolonizing Indigenous Educational Policies

2022· preprint· en· W2607359126 sur OpenAlexafffundabout
Zuhra Abawi, Janelle Brady

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinistère de l’Éducation, Gouvernement de l’OntarioMinistry of Advanced EducationMinistry of Advanced Education and Skills Development
Mots-clésIndigenousChristian ministryIndigenous educationGovernment (linguistics)ColonialismPolitical scienceAltruism (biology)State (computer science)Education policyPower (physics)Public administrationWhite (mutation)SociologyEconomic growthHigher educationPsychologyLawEconomicsEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The paper addresses three educational policy documents created by the Ontario Ministry of Education and the Ontario Ministry of Advanced Education and Skills Development (formerly known as the Ontario Ministry of Training, Colleges and Universities [MTCU]) to target and minimize the ‘achievement gap’ of Indigenous children and youth. The policy documents come at a critical time in which statisticians predict a significant increase in Indigenous populations across Ontario as well as Canada (MTCU, 2011). We critique the policy documents and argue that they represent tools of neo-colonialism that maintain dichotomous power relations in which Indigenous communities are positioned as dependent on the white settler Canadian state as providers. Through an anti-colonial theoretical framework, we interrogate the self-purported altruism on the part of the Canadian government toward Indigenous education initiatives, which masks the neo-liberal agenda of ensuring that the growing Indigenous populations are conforming to the competitive demands of the marketeconomy.

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)0,008
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0110,016
Communication savante0,0060,003
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetIndigenous Health, Education, and Rights→Travaux en français237 207→