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Enregistrement W3204862073 · doi:10.1080/15595692.2021.1974383

Rural indigenous students in Peruvian Urban higher education: interweaving ecological systems of coloniality, community, barriers, and opportunities

2021· article· en· W3204862073 sur OpenAlexafffund
Kayla M. Johnson, Joseph Levitan

Notice bibliographique

RevueDiaspora Indigenous and Minority Education · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Educational Policies and Reforms
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIndigenousSociologyTraditional knowledgeEcologyEconomic growthHigher educationGeographyEnvironmental planningPolitical sciencePedagogy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In Peru, Indigenous students from rural communities must often migrate to urban areas to access higher education. Navigating to and through urban higher education is a complex task where Peru’s oppressive colonial legacies intertwine with students’ community values, resources, and strengths. How can we more deeply understand the interconnecting systems that oppress and support rural Indigenous students, and how can we mobilize these understandings to reimagine higher education? In this paper, we use photo-cued interviewing and ecological systems theory to 1) make sense of rural Indigenous students’ experiences as they navigate to and through higher education in urban areas and 2) uncover levers for systemic change to improve higher education policy and practice. In doing so, we expand beyond a two worlds perspective of Indigenous educational experiences to offer a more holistic view on coloniality and Indigenous resilience in higher education.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,783

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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