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Enregistrement W4238718086 · doi:10.1007/978-94-6091-894-0_12

Researching Difference

2012· book-chapter· en· W4238718086 sur OpenAlexaboutno aff
Pearl Hunt

Notice bibliographique

RevueSensePublishers eBooks · 2012
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueGlobal Education and Multiculturalism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCosmopolitanismPremiseMulticulturalismMulticultural educationSociologyEthnocentrismDiversity (politics)ConversationPedagogyEnvironmental ethicsEpistemologySocial sciencePolitical scienceAnthropologyLawPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In formulating an approach to multicultural education, I begin with the premise that all humans have contributed to world development and the flow of knowledge and information, and that most human achievements are the result of mutually interactive, international effort. This premise is also the foundation of the broader epistemological framework associated with peace education. Like multicultural education, peace education, to have integrity, advocates for the non-hierarchical approach to reflexive learning that respects and celebrates a variety of cultural perspectives on world phenomena. Although there are critics of multicultural education such as George Dei (1996) who has written extensively on antiracist education and his ideas are widely used in K–12 programs in Canada. Dei suggests that we promote antiracist education and Appiah’s (2006) resolve that cosmopolitanism better fits the ideas of diversity in people and practice, these theorists do agree that conversation or dialogue is key to negotiating and understanding difference. Dialogue is also a core principle of peace education (Freire 1970, Reardon 1988, O’Sullivan 1999). Peace education, unlike multicultural education, is not ethnocentric and instead examines the diversity of our ecosystem in regards to social and environment justice, believing it is impossible to have one without the other (Clover, Follen & Hall, 2000). These keywords were added by machine and not by the authors. This process is experimental and the keywords may be updated as the learning algorithm improves.

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)0,021
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,111

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0210,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0060,031
Communication savante0,0080,024
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,267 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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