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Enregistrement W3204447620 · doi:10.38126/jspg180402

Decolonization of STEM in the Public Education System in Québec, Canada

2021· article· en· W3204447620 sur OpenAlexaffabout
Emma Anderson, Kaitlyn Easson, Saina Beitari, Maïa Dakessian, Sai Priya Anand, Sumedha Sachar, Jessica Bou Nassar

Notice bibliographique

RevueJournal of Science Policy & Governance · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEducational Strategies and Epistemologies
Établissements canadiensUniversité de MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousCurriculumInclusion (mineral)WorkforcePolitical scienceJurisdictionPublic administrationEconomic growthSociologyLawSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Indigenous representation in science, technology, engineering, and mathematics (STEM) is crucial for reconciliation, self-determination, and inclusive and equitable science policy. Indigenous people continue to be underrepresented in Canada's STEM workforce, creating a substantial annual cost to the Canadian economy. Canada’s provinces and territories hold jurisdiction over education, and the majority, including Québec, do not include Indigenous perspectives in their elementary and secondary STEM curricula. This exclusion can alienate Indigenous learners and deter them from STEM careers. As a model for the decolonization of STEM in other provinces, we call for the amendment of Québec’s Education Act to create an Indigenous Education Steering Committee (IESC), which would collaborate with the Minister of Education to ensure inclusion of locally relevant Indigenous STEM content in compulsory curricula. We further propose that Québec include continued professional development training for teachers on Indigenous perspectives in STEM in the Ministry of Education’s strategic plan, thereby building capacity for the equitable participation of Indigenous peoples in STEM.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil0,981

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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