Indigenous Education Leads' Stories of Policy Enactment: A Sociomaterial Inquiry.
Notice bibliographique
Résumé
Investing in Indigenous education has been identified as a key priority by provinces and territories acrossCanada. In response, the Ontario Ministry of Education (OME) introduced the Ontario First Nation,Metis, and Inuit Education Policy Framework (the Framework). This policy directive outlines the OME’scommitment to working in partnership with Indigenous and non-Indigenous educational stakeholders toincrease the capacity of the public education system to respond to the learning and cultural needs of theestimated 50,312 Indigenous students who attend Ontario’s 5,000 elementary and secondary schools.While substantial progress has been made since the Framework’s release, more work is needed to ensureall students gain an understanding of, and appreciation for, Indigenous cultures, experiences, and perspectives. One way the OME has shown their continued investment is through the sustained allocation of fundsfor Indigenous Education Leads (Leads). Since the Framework’s release in 2007, these individuals haveplayed an invaluable role in supporting the implementation of the Framework. However, little is knownabout their lived experiences. Thus, the purpose of this qualitative paper is to share Leads’ stories of policyenactment, particularly their approaches to fulfilling a provincial mandate that carries with it the legacyof historical and contemporary trauma and mistrust between Indigenous and non-Indigenous peoples. Theprinciples of Critical Narrative Research (CNR) combined with the sensibilities of Actor-Network Theory(ANT) are drawn on to foreground how Leads understand their own actions and interactions throughoutthe policy implementation process, as well as how they come to understand the actions, interactions, andintentions of other materialities of practice (e.g., professionals, standardized tests, curricula, bodies, androutines) within their milieus.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».