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Enregistrement W3159795398 · doi:10.82308/46636

What racism? : an exploration of ideological common sense justifications of racism among educators in Quebec English-language education

2002· article· en· W3159795398 sur OpenAlexaboutno aff
Philip Howard

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation, sociology, and vocational training
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismIdeologySociologyAnti-racismEnglish languageRacial biasGender studiesPedagogyLinguisticsPolitical scienceLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study starts with the observation that Canadians un-self-consciously tend to understate, or fail to recognize, the existence and extent of anti-Black racism in Canada. Canadians also claim that racism is much worse in the United States. Using extensive excerpts from in-depth interviews with Black and White educators in the Quebec English-language school system, the study examines ideological common sense arguments that legitimize, or else, argue away Canadian anti-Black racism. The study also documents the participants' accounts of racism and its effects. The study exposes arguments used to deny and justify racism, and discusses the disparate understandings of race-related concepts that make it difficult for dominant and oppressed racial groups to see eye-to-eye. The author then uses the findings of the study to answer and critique a 1998 article by S. Davies and N. Guppy that challenges the claim that there is anti-Black racism in Canadian education. The final chapter of the study suggests that the American literature on race is more relevant to the Canadian context than is often acknowledged. It suggests that anti-racist education in Canada has less to do with "giving teachers...strategies" for passing on "tolerance to the next generation" than with teaching teachers to examine their own assumptions. The author recommends that Canadian education be examined through a Critical Race Theory approach, which centers race.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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 enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0410,029
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations3
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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