15. What are we reading? —an investigation of the genres of texts being studied by the Queen’s Undergraduate English Department"
Notice bibliographique
Résumé
The 2006 report by Dr. Frances Henry entitled “Understanding the Experiences of Visible Minority and Aboriginal Faculty Members at Queen’s University” stated that “Queen's, like most other North American universities, is still struggling to overcome deeply entrenched cultural beliefs, values, norms and structures that preserve the continued dominance of Whiteness and maleness” (Henry, 157), and called on all departments to diversify their curriculum. Today, the Queen’s Academic plan expressly states that “Adequate representation of Indigenous issues in curricula across campus needs to be a major objective“(29). With the addition of Mohawk and Inuktitut classes and the Indigenous studies program, Queen’s as a whole is taking action to meet this objective. As a student of English myself, I was interested in examining the state of the curriculum in Undergraduate English Department. In particular, I was interested in exploring whether texts by North American Indigenous authors are being included in the curriculum, and what space is created for these texts within the English Department. My researchexamined the 1,289 texts ordered for Undergraduate English classes between the Fall Semester of 2009 and the Winter Semester of 2013. These texts represent up an institution-specific canon, a snapshot of what the Queen’s English Department—intentionally or unintentionally—have construed as important to the field. My goal was to determine whether the “Eurocentric curriculum” (146) that the Henry report underscored persists within the English department, or whether academic spaces are being created that include Indigenous Literature.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,015 |
| Communication savante | 0,014 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».