Designed to Fail: Media Representations of Racialized Classrooms and Schools
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Educational institutions are assumed to be racially neutral. However, media represents the achievement and ability of individual students and schools disparately and gives these attributes racial meaning. The scenes and sets in movies in the background seldom enter our consciousness and are assumed natural and normal in the context of movies and the stories they communicate. However, audiences, media institutions and set designers draw on shared cultural understandings to communicate and interpret the racial implications behind objects, placement of bodies, and scenery (Entman, 1993, pp. 52-53). Negative media portrayals of Black students and their school environments suggest that there is a problem with urban education. These representations and images suggest that the setting and the objects within it have purpose and meaning that is important in relaying the intended message. This study examines physical elements represented in classroom and school spaces in four movies: Akeelah and the Bee (2006), Finding Forrester (2000), Coach Carter (2005), High School Musical (2006). Utilizing a visual analysis of scenes depicting classrooms and school exteriors in these films, this study sought to examine how these representations of schools are presented as racialized spaces. Based on the data collected, the study concluded school spaces are represented disparately if they are assumed to contain Black racialized bodies than they are if they are assumed to be white spaces. Representations of urban schools with Black student populations contain multiple elements of surveillance, control and categorization.
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.
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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle