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Enregistrement W2907184767 · doi:10.5430/wje.v8n6p82

An Example of Distortion in Turkish Social Studies and History Textbooks: Slavery

2018· article· en· W2907184767 sur OpenAlexvenueno aff
Ayten Kiriş Avaroğulları, Muhammet Avaroğulları

Notice bibliographique

RevueWorld Journal of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTurkishSubject (documents)Identity (music)Presentation (obstetrics)SociologySocial studiesIslamChristian ministryDistortion (music)Social scienceGender studiesPsychologyLinguisticsLawHistoryPolitical scienceAestheticsPedagogyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study focuses on how issues of slavery are discussed in the social studies and history textbooks in Turkey. Atotal of 16 textbooks were examined. 7 of these books were published by the Ministry of National Education andothers by various private publishers. A qualitative research design is adopted and the data were classified accordingto the themes that emerged during the process of the researchers' familiarity with the subject. The findings show thatslavery issues are either distorted or omitted in textbooks. The first one of the distortions and omissions in thetextbooks is that slavery is reflected as if it were only experienced in western societies. Secondly, the textbookspresent an image that Islam banned slavery and hence, it is implied that slavery did not take place in Turkish history.Another distortion or deficiency is the presentation of slavery as a problem of distant past. Finally, slavery ispresented as a situation only black people were subjected. The findings required a two-way discussion. Therefore,firstly, identity issues are discussed within the framework of social identity theory. Finally, suggestions were madeon what to do in these and similar situations in the textbooks.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0100,015
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,198
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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