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Enregistrement W2743728947 · doi:10.58809/quwb8329

Efficacy and Agency with African American Bidialectal Students in Face-to-Face and Online Classes

2014· article· en· W2743728947 sur OpenAlexaboutno aff
Mary-Lynn Chambers

Notice bibliographique

RevueTeacher-scholar · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMultilingual Education and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHistorically black colleges and universitiesPopulationAgency (philosophy)Face (sociological concept)State (computer science)Political scienceSociologyHigher educationLawDemographySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

I am a minority. As an English-speaking Canadian living for years in the French part of Canada, I knew what it meant to be a minority, shunned because my accent revealed my heritage. However, when I joined the faculty at Elizabeth City State University (ECSU), one of the nation’s historically black colleges (HBCU) in North Carolina, and moved from the financial capital of Canada to small town USA, I discovered what it meant to be a racial minority based on skin color. I was pleased to find, however, that my minority status did not inspire rejection; to the contrary, I experienced acceptance from the academic community of professors and students. Not only did I exchange sky scrapers for corn fields, but also the second language of French for the euphony of African American Vernacular English (AAVE). While not all African American students identify AAVE as their dominant dialect, there are many students who are bidialectal at both HBCUs and other state comprehensive universities (SCU). The American Association of State Colleges and Universities (AASCU) represents 38 of the 106 historically black colleges and universities in the US, including ECSU. Moreover, according to their 2013 Annual Report, at least half of the student population at 76 AASCU schools are minority students, and AASCU member institutions educate around 51 percent of all minority students, including 63 percent of all African-American students. During my five years of teaching at ECSU, I have found that an instructor’s efficacy with African American bidialectical students is not based on his or her skin color or dialect; rather, it is based on the depth to which he or she understands the African American student’s culture and identity, and the implications these two elements have on a student’s agency. Determining the best strategies to promote student agency can be fraught with challenges (Czerniewicz, Williams, & Brown, 2008). In order for professors to be rhetorically effective, they must first understand that their African American students have internal contention based on racial performance that forms a juxtaposition between black identity and white “academic” expectations, and this juxtaposition will ultimately have an impact on the African American student’s approach to his or her educational experience.

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)0,018
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0090,003
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,004

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 GPT0,431
Écart entre enseignants0,385 · 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

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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