LATINO-HISPANIC STUDENT VOICES AND SELF-REPRESENTATION THROUGH DIGITAL STORYTELLING
Notice bibliographique
Résumé
Forty percent of Portuguese and Spanish speaking students in Toronto do not complete high school (Brown, 2006). This daunting statistic motivated Pueblito Canada, a Toronto-based Non-Governmental Organization (NGO) committed to Latino-Hispanic1 children, to initiate collaboration with the local Hispanic Development Council, a community activist agency, and the Toronto Catholic District School Board (TCDSB). The three partners developed a project that engaged Latino-Hispanic students in telling their own stories of schooling. The project’s Participatory Action research (PAR) approach encompassed a series of workshops in which participating students learned the techniques of storytelling and then narrated their everyday experiences of schooling. With the support of a videographer, students moved from documenting their stories through workshops focused on their writing to producing digital stories they had authored. This article considers the emancipatory processes that facilitated students’ coming to voice. Additionally, the silences that contributed to their subjugation in the school system are problematized. Simultaneously, the participating teachers, moved by these stories as they emerged, engaged in a series of workshops that the Pueblito team called “Becoming Cultural Allies” and developed a curriculum enriching toolkit designed to provide classroom materials that reflected the historical and cultural background of their Latino-Hispanic students.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,009 | 0,014 |
| Communication savante | 0,010 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».