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Enregistrement W4226380033 · doi:10.1177/11771801221088863

Weweni zhichge: wise practices in urban Indigenous education in Northern Ontario

2022· article· en· W4226380033 sur OpenAlexaffabout
Darrel Manitowabi

Notice bibliographique

RevueAlterNative An International Journal of Indigenous Peoples · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensNOSM University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousIndigenous educationCurriculumDiversity (politics)Traditional knowledgeNegotiationIdentity (music)SociologyBest practicePolitical sciencePedagogySocial scienceEcologyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The following examines factors associated with Indigenous secondary student success with a focus on wise practices in quality education in a northern Ontario city, Canada. Wise practices are an Indigenous perspective on best practices that recognizes there are a diversity of Indigenous ways of knowing and being, and that local histories, communities, and cultural practices are relevant. Results of qualitative research with Indigenous students, staff, teachers, and graduates suggest that parents and the social environment are determinants in Indigenous student success and that Indigenous students negotiate their identity in the pursuit of success. Furthermore, Indigenous curriculum and Indigenous teachers and administrative staff are essential in supporting student success and nurturing the educational journeys of students. Wise practices in Indigenous education in northern Ontario reflect localized land-based learning and teaching in collaboration with urban Indigenous organizations and Elders, and Knowledge holders and administrative officials.

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)0,003
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 enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,346
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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