Rivka Feldhay and F. Jamil Ragep, eds., Before Copernicus: The Cultures and Contexts of Scientific Learning in the Fifteenth Century
Notice bibliographique
Résumé
attention -even if it meant zooming out from the school more frequently -to why these decisions were made, to more fully understand why as well as how the school changed as it did.Grundy identifies as a desegregation advocate.She came to the story of West Charlotte seeking to capture the school's special magic in the 1970s and 80s.She offers many compelling points of evidence for how students learned from desegregated educational spaces -as well as of the work involved in building and sustaining these spaces.The segregation inside the school along academic tracks, or the persistent worry that, as one black parent put it, via desegregation "our people" would "be consumed by the white people" (55), reflect harder realities of the process of desegregation and perhaps could offer sources of insight for why the period of desegregated success proved short-lived.Grundy clearly acknowledges these difficulties and inequalities in the process of desegregation, but could plumb their origins and consequences to a greater extent.New approaches to desegregation today -those imagining explicitly anti-racist desegregation -have to face this complex history.One West Charlotte alumnus's view of desegregation in the 1970s has lessons for the present: "Our society is very witty."He continued, "and as new demands come upon us for changing we find new ways to entrench ourselves in the old" (114).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».