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Enregistrement W4200376889 · doi:10.53967/cje-rce.v44i4.4811

Identifying the Impact of Culturally Relevant Pedagogy: Evidence of Academic Risk-Taking in Culturally and Economically Diverse Nova Scotia Classrooms

2021· article· en· W4200376889 sur OpenAlexaffvenueabout
Jennifer Mitton, Anne Murray-Orr

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Education / Revue canadienne de l éducation · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensSt. Francis Xavier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNova scotiaScholarshipPedagogyAt-risk studentsPovertyQualitative researchNova (rocket)PsychologySociologyComplement (music)Mathematics educationPolitical scienceSocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article reports on findings from a qualitative research study investigating ways to support learners from populations who have been historically underserved by the Nova Scotia education system, particularly African Nova Scotian and Mi’kmaq learners, and learners who experience poverty. Working with middle school teachers located in rural schools with a proven track record of enabling students to succeed and thrive, we spent two years in their classrooms observing and documenting pedagogical practices in the teaching of science and social studies. The results of this research not only complement what is known about how to support vulnerable learners in diverse school contexts, but also provide insights into how these teachers created conditions in which students felt able to take risks academically. The findings of this study show how the idea of academic risk-taking can complement, and expand, scholarship on culturally relevant pedagogy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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