Writing and Teaching Curriculum With Relationships in Our Place: A Critical Meta-analysis of Saskatchewan Core French Curricula's Cultural Indicators
Notice bibliographique
Résumé
In 2011, The Core French curriculum for Levels 1 through 5 were renewed; and Levels 6 through 9 were renewed in 2012. In 2015, the Truth and Reconciliation Committee of Canada released 94 Calls to Action to address the legacy residential schools left on Canadian Indigenous peoples, as well as to move Canada forward in reconciliation. In education, there are seven calls to action related to legacy and four calls to action related to reconciliation. Using document analysis methodology and honouring Indigenous methodology as theoretical frameworks, I organized two focus group interviews to examine if the Saskatchewan Core French Level 1-7 cultural indicators in the renewed documents met the calls to action, specifically the principle of developing culturally appropriate curricula. Senator Murray Sinclair said Indigenous children must be able to answer the following questions: Where do I come from; where am I going; why am I here; and who am I? (Sinclair, 2016). I framed my research along Senator Sinclair’s four questions as I studied the cultural outcomes and indicators of the Core French Level 1-7 curricula. In the thesis title, meta-analysis refers to how the cultural indicators were first critiqued by focus group participants and researcher individually, but then also analyzed together as one research study. It is my hope that the Core French curricula can be a document that respects the Truth and Reconciliation’s calls to action for education, specifically that of culturally appropriate curricula.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,074 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».