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Enregistrement W2931799206

Youth Education for Advocacy: (Inter)national Dialogue on Advocacy for Human Rights, Equity, and Justice for First Nations

2019· article· en· W2931799206 sur OpenAlexaffabout
Lynette Shultz, Anna Kirova, Thashika Pillay, Carrie Karsgaard, Dale Saddleback

Notice bibliographique

Revue2019 Conference of the Canadian Society for the Study of Education · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInjusticeEquity (law)Human rightsMainstreamPolitical scienceIndigenousCurriculumEconomic JusticeSociologyIndigenous rightsPublic relationsLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For six months, youth from a diverse cross-section of schools across Canada worked on a curriculum project aimed at addressing issues of injustice and inequality facing First Nations children in Canada. Youth came together to collaborate, through the use of technology, to discuss the youths’ vision of justice for First Nations children as well as possible avenues of advocacy to ensure justice and equity. As part of a a decolonizing project that calls for “epistemic disobedience and delinking from the colonial matrix [of power] in order to open up decolonial options” (Mignolo, 2011, p. 9), this project holds potential to decenter mainstream notions of how to ensure justice and equity for First Nations children and simultaneously open new ways of taking up education for reconciliation that attempt to place Indigenous knowledges, traditions and cultures at the centre of our learning. This panel presentation will bring together youth, teachers, and researchers involved with the project to understand youth and advocacy from and the limits and possibilities of an online engagement around and for advocacy, human rights and equity for youth and teachers.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,318
Score d'incertitude au seuil0,641

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0430,016
Communication savante0,0190,006
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0070,012
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,059
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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