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Enregistrement W2751097881 · doi:10.55016/ojs/ajer.v63i1.56043

Educational Inequalities: Difference and Diversity in Schools and Higher Education (2014) Kalwant Bhopal and Uvanney Maylor, editors

2017· article· en· W2751097881 sur OpenAlexaffvenue
Kamal Singh

Notice bibliographique

RevueAlberta Journal of Educational Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Educational Policies and Reforms
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiversity (politics)InequalitySociologyHigher educationMathematics educationPedagogyPsychologyPolitical scienceAnthropologyMathematicsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Educational Inequalities: Difference and Diversity in Schools and Higher Education is a collection of essays by educational researchers from Europe, North America, and Australia.The editors feel that although there is considerable scholarly work on social equality and education, little recent work explores notions of difference and diversity in relation to race, class, and gender.Therefore, Kalwant Bhopal and Uvanney Maylor asked the contributors to investigate the ways in which dominant perspectives of difference, intersectionality, and institutional structures underpin and reinforce educational inequality in schools and institutions of higher education.In the introductory chapter, the editors state that this collection specifically examines areas of discrimination and disadvantage in education.They see the problems through the lenses of gender, race, and class but identify difficulties with application of such concepts to the study of students' experiences in education.They also seek to analyze contesting discourses of identity in different educational contexts.The collection is divided into three parts.Part 1, Difference, Diversity, and Inclusion, is a group of four essays.Through these, the editors expect readers to explore discourses of "difference" in educational contexts.Zeus Leonardo interrogates the status of whiteness in American education by exploring two significant camps, white reconstruction and white abolition.As forms of social practice, white reconstructionists offer discourses that transform white people into something other than an oppressive identity and ideology.White abolitionists perceive that it would not make any difference as long as white people distinguish themselves from others on the basis of their skin color.Accordingly, this chapter considers white reconstruction and white abolition for their conceptual and political values as they concern not only the revolution of whiteness but of race theory in general, particularly in relation to educational contexts.In the next essay, Gill Crozier assesses fairness in Britain using research in social justice and education.She identifies how injustices operate and manifest themselves in education, and concludes with an exploration of strategies for change to further equality of opportunity.In this essay, she reviews the existing research on educational underachievement among a cross section of black and other minority ethnic groups, especially black Caribbean, Bangladeshi, and Pakistani, and working class and middle class girls and boys to investigate the similarities and differences in their school experiences.Jasmine Rhamie then reviews the literature on the academic achievement of black pupils, focusing on research that identifies and promotes their academic success.She attempts to raise

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)0,004
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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0150,007
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0040,014
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,097
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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
Publié2017
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