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Enregistrement W4295714201 · doi:10.5204/ijcis.2272

Facilitating reconciliation in the classroom:

2022· article· en· W4295714201 sur OpenAlexaffabout
Lucas Skelton

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Critical Indigenous Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePeace and Human Rights Education
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesAustralian Government
Mots-clésIndigenousMandateCommissionVariety (cybernetics)Resistance (ecology)Subject (documents)Political scienceRelevance (law)Traditional knowledgeIndigenous educationSociologyPedagogyPublic relationsPublic administrationLibrary scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The largest school division in Winnipeg, Canada—the Winnipeg School Division—is undertaking several initiatives in the teaching for reconciliation and in meeting the educational mandate of the Truth and Reconciliation Commission of Canada’s 94 Calls to Action. These initiatives are being implemented in many of the division’s K-12 schools and a variety of subject areas. This articleexamines the reconciliatory initiatives that provide Indigenous and non-Indigenous learners alike with meaningful information about traditional practices and opportunities to engage in relationshipbuilding and cross-cultural understanding. The literature review section examines the historical and societal injustices perpetrated upon Indigenous peoples, newcomers’ needs around Indigenous issues, and the important role that Indigenous and non-Indigenous teachers have in the reconciliation process. The methodology section focuses on document analysis and its relevance as a research method. The article concludes with an examination of the potential and resistance of teaching for reconciliation in Canada.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,666

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
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 Opus0,112
Tête enseignante GPT0,462
Écart entre enseignants0,350 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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