MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2769722996 · doi:10.14288/bcs.v0i195.189256

Denying Indigenous Education: Examples from Wei Wai Kum (Campbell River) and We Wei Kai (Cape Mudge)

2017· article· en· W2769722996 sur OpenAlexaffabout
Kate Dubensky, Helen Raptis

Notice bibliographique

RevueOpen Collections · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousIndoctrinationGovernment (linguistics)Indigenous educationPolitical scienceRhetoricSociologyPublic administrationEthnologyLawPoliticsIdeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The education of Indigenous children was alleged to be a central component of Canada’s Indian policy. Government officials argued that indoctrination in Western schooling and religion was critical in order to assimilate Indigenous populations into Canadian culture. Yet historical accounts of Indigenous schooling reveal that despite pro-schooling rhetoric, in reality government officials neglected Indigenous requests to Ottawa for educational support. Rather, these accounts reveal the low profile of Indigenous education in relation to other government portfolios, such as land and resources. Using examples from the Wei Wai Kum and We Wai Kai nations, located at Campbell River and Cape Mudge, respectively, this paper demonstrates how federal officials repeatedly denied – and at times obstructed – Indigenous requests for education from the late 1800s until the 1950s, when Indigenous children were integrated into British Columbia’s public schools.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,906
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,1090,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,296 · 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
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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen CollectionsMême sujetIndigenous Health, Education, and RightsTravaux en français237 207