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Enregistrement W2945565111 · doi:10.32316/hse-rhe.v31i1.4659

Bringing Education to the Wilderness: Teachers and Schools in the Rural Communities of British Columbia, 1936–1945

2019· article· en· W2945565111 sur OpenAlexaffvenueabout
Helen Raptis

Notice bibliographique

RevueHistorical Studies in Education / Revue d histoire de l éducation · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPolitical scienceConsolidation (business)WildernessLibrary scienceHumanitiesSociologyEthnologyArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior to the consolidation of British Columbia’s rural districts into larger administrative units in 1946, teachers in country schools faced numerous challenges, including inadequate living quarters and school resources, loneliness, danger within the community, and isolation from other professionals. How did teachers manage these conditions on the eve of consolidation? What prompted some to remain teaching in remote schools whereas others fled the communities—and in some cases, the profession? To address these questions, I examined interviews with twenty-four teachers who taught in BC from 1936 to 1945. I concluded that there were multiple factors influencing teachers’ decisions to stay or go, including their willingness and ability to manage multi-level classes, to fundraise for resources, and to actively engage with community members and activities. Indeed, teachers who survived their experiences in rural schools embraced their roles as agents of the state bringing the perceived advantages of education to remote regions of the province. Résumé Avant le regroupement des districts ruraux de la Colombie-Britannique en de plus grandes unités administratives en 1946, les enseignantes dans les écoles de campagne étaient confrontées à de nombreux défis tels que des logements et des ressources scolaires inadéquats, la solitude, le danger au sein de la communauté et l’isolement par rapport aux autres professionnels. Comment les enseignantes ont-elles géré ces conditions à la veille du regroupement? Qu’est-ce qui a encouragé certaines enseignantes à rester dans des écoles éloignées alors que d’autres ont fui ces communautés, et même dans certains cas la profession? Pour répondre à ces questions, j’ai étudié des entretiens avec vingt-quatre enseignantes qui ont œuvré en Colombie-Britannique de 1936 à 1945. Je conclus que de nombreux facteurs ont influencé la décision des enseignantes de rester ou de partir, notamment leur volonté et leur capacité à gérer des classes à plusieurs niveaux, à collecter des fonds et à s’engager activement envers les membres et les activités de la communauté. En effet, les enseignantes qui ont survécu à leurs expériences dans les écoles rurales ont assumé leur rôle d’agents de l’État, apportant ainsi les avantages perçus de l’éducation aux régions éloignées de la province.

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)0,002
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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,311

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0270,006
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,003
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,258 · 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'admission3
Résumé présentoui

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