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Enregistrement W2905931603 · doi:10.1111/lit.12174

Child‐directed Dramatic Play as Identity Text in Northern Canadian Indigenous Kindergarten Classrooms

2018· article· en· W2905931603 sur OpenAlexafffundabout
Shelley Stagg Peterson, Laura Horton

Notice bibliographique

RevueLiteracy · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIndigenousMainstreamNarrativeIdentity (music)LiteracyCurriculumIndigenous educationCultural identitySociologyConstruct (python library)Gender studiesTraditional knowledgePedagogyPsychologySocial scienceLiteratureAestheticsPolitical scienceArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, an Anishnaabe educator and university researcher/former primary teacher make a case for viewing children's dramatic play as multimodal identity texts. Indigenous children in our research study take up an agentic role and construct positive identities in dramatic play, creating narratives that reflect Indigenous cultural practices, as well as some practices of mainstream Canadian society that may be imbued with colonising perspectives. We argue that the Indigenous Cultural classes and follow‐up dramatic play counter the marginalisation of Indigenous knowledge, culture and languages that has occurred with devastating effects on generations of Indigenous families. Our paper is based on video recordings of 4‐ and 5‐year‐old children's dramatic play that were analysed collectively by 12 Indigenous educators in terms of the Indigenous cultural meanings that children created in their play. We conclude with implications for non‐Indigenous teachers, arguing that a case can be made for including child‐led dramatic play in the literacy curriculum when dramatic play narratives are viewed as multimodal identity texts. These texts, which can involve multiple modes including print, draw from children's own cultural and linguistic knowledge and 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,274
Score d'incertitude au seuil0,551

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0100,008
Communication savante0,0050,001
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations10
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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