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Enregistrement W4302425260 · doi:10.3138/jcs-2022-0004

Schooling in Western Canada, 1870–1923: An Anti-racist Interpretation

2022· article· en· W4302425260 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Jason Ellis

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Studies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCanadian Identity and History
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousMetisSociologyRacializationWhite (mutation)Gender studiesRacismColonialismInterpretation (philosophy)LawPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This essay is about the history of schooling in Western Canada for Indigenous peoples, non- British and non-English-speaking White settlers, and Chinese Canadians and Japanese Canadians. It brings their different schooling experiences into conversation with one another using an anti-racist approach to history. Different racisms, the essay argues, determined the different policies governments used to school these groups in Western Canada, which contributed to different racializations of the groups. Yet Indigenous peoples, non-British and non-English-speaking White settlers, and Chinese Canadians and Japanese Canadians believed schooling was the best chance the next generation had to access skills and knowledge that would help them thrive in Canada, a society they recognized treated their children as inferior. Racist school policies at many times obstructed their children’s access to schooling and the opportunities it provided. Policies also circumscribed to different degrees their chances to protect their languages and cultures in schools. An anti-racist history of this topic exposes racial inequalities at the heart of settler societies, and schooling, at a critical juncture in their development. Anti-racist histories also help teachers, teacher education students, and the public to understand that racisms are plural; how racialization occurs and confers privileges and disadvantages in the past and present; and Canadians are treaty people with obligations, particularly in education. This history helps to unpack racist and colonial baggage and to see better the journey ahead to a different and just educational future.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,961

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0270,015
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,282
Écart entre enseignants0,257 · 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'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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