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Enregistrement W2767175454 · doi:10.3138/jcs.51.1.90

Creating Canada: Education for Inclusion or Different Versions of Colonial Stories?

2017· article· en· W2767175454 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Krysta Pandolfi, Carl E. James

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Studies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativeMulticulturalismTrope (literature)SociologyGender studiesColonialismScotsInclusion (mineral)IndividualismRacismBiculturalismHistoryMedia studiesLiteraturePolitical scienceLawArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2006, Dragon Hill Publishing released a book (the first of the series) titled How the Scots Created Canada. Since then, it has released six additional books detailing how the groups they identify as Italian, French, English, Black, Chinese, and Polish have each “created” Canada. Dragon Hill claims that their aim “is to produce and market books to the popular adult and youth markets … that will help individuals improve their self-image and that will help increase understanding and tolerance among diverse individuals and cultures.” In this article we examine how, rooted in the Canadian multicultural discourse, these “count me in” narratives of the featured ethnically and racially minoritized Canadians are presented as “add-ons” rather than integrated into the “Canadian narrative.” We explore how attempts at inclusive education and the quest to dispel, for some ethnic groups, the perpetual foreigner trope re-inscribe an uncritical embrace of Western European narratives based on discourses of whiteness, individualism, and conquest. Employing critical theories relating to decolonization, we highlight how the “counter-narratives” presented in the series serve to accommodate and simultaneously become complicit in “creating” problematic, incomplete, contradictory, and misrepresentative narratives of Canada and the featured minoritized groups.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,547
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,314 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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