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Enregistrement W2922618167

Education for reconciliation: Examining the effects of an Indigenous course requirement on non-Indigenous students’ attitudes

2018· article· en· W2922618167 sur OpenAlexaffabout
Jeremy Siemens

Notice bibliographique

Revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueInterpreting and Communication in Healthcare
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousContext (archaeology)Government (linguistics)Political scienceCommissionIndigenous educationIndigenous rightsColonialismTraditional knowledgeWork (physics)SociologyPedagogyPublic relationsPublic administrationPsychologyLawGeographyEngineering
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the years following the Truth and Reconciliation Commission of Canada’s (TRC) Final Report (TRC, 2015), educators, administrators, and policymakers across the country have wrestled with the question of how formal teaching and learning can help to establish and maintain a mutually beneficial relationship between Indigenous and non-Indigenous people in Canada (Kairos, 2016). This study examines this issue in the context of The University of Winnipeg, one of the nation’s first institutions to require all undergraduate students to take an Indigenous Course Requirement (ICR).  This mixed-methods study examined the impact of select ICR courses on non-Indigenous students’ attitudes towards issues of reconciliation. Using the framework of disruptive knowledge (Kumashiro, 2000; Regan, 2010), this study examined ICR courses that emphasized the ongoing discrimination facing Indigenous peoples in Canada (TRC, 2015). Drawing on survey data ( n = 50) and in-depth interviews ( n = 8), this study revealed several positive outcomes of these courses: increased recognition of discrimination facing Indigenous peoples, increased support for government initiatives, and self-described behavioural changes. At the same time, this study highlights the limits of such courses within the broader work of reconciliation in a settler-colonial context. Implications for policy and practice will also be discussed.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,401
Score d'incertitude au seuil0,798

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,004
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,367 · 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'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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