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Enregistrement W4255942247 · doi:10.4324/9781410603753-13

Multiculturalism, Diversity, and Education in the Canadian Context: The Search for an Inclusive Pedagogy

2001· book-chapter· en· W4255942247 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCollaborative Teaching and Inclusion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulticulturalismDiversity (politics)Context (archaeology)PedagogySociologyPolitical scienceGeographyAnthropology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Multicultural Policy, introduced by the federal government in 1971, established a framework that, over the years, has informed the ways in which educational institutions have come to recognize the cultural diversity of the Canadian population, and has initiated educational programs that address issues related to race, national and ethnic origin, color, and religion. Although some educators and writers claim that multicultural education as implemented in schools has been responsive to the needs, interests, and aspirations of the diverse population of students (Mansfield & Kehoe, 1994; Samuda & Kong, 1986), critics have argued that this approach to education has been limited in its capacity to do so particularly with regard to marginalized students. To support their point, the critics pointed to the situation where, even with the implementation of “multicultural education,” low teacher expectations continue to contribute to the streaming of minority and immigrant students into low-level educational programs, resulting in alienation and high dropout rates (Cummins, 1997; Curtis, Livingstone, & Smaller, 1992; Dei, Muzza, Mclsaac, & Zine, 1998; Lucas & Schecter, 1992). On this basis, multicultural education as practiced has been unable to ensure equality of educational opportunities and, still less, equity for all students within the Canadian education system.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,116
Score d'incertitude au seuil0,841

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0240,025
Communication savante0,0140,005
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0030,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeSans objet
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

Citations20
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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