MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4310337226 · doi:10.3138/cmlr-2021-0099

“There’s always racism”: Puerto Rican Mothers Naming Linguistic Inequities and Sharing Community Cultural Wealth Post-Displacement

2022· article· en· W4310337226 sur OpenAlexvenueno aff
Astrid N. Sambolín Morales

Notice bibliographique

RevueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantes · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismSociologyGender studiesEthnic groupContext (archaeology)IntersectionalityCultural capitalEthnographySocial psychologyPsychologyAnthropologySocial scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the following study, displaced Puerto Rican mothers and I created and explored a learning space – culture circles – that engaged participants in a critical cycle of problem posing, dialogue, and problem solving in relation to their experiences in the receiving Pennsylvania community. Using a qualitative, ethnographic approach, the study drew from Critical Pedagogy (CP), raciolinguistics, and a Community Cultural Wealth (CCW) framework to inform data collection and analysis. Individual interviews, culture circle meeting recordings, field notes, and digital artefacts created by four focal participants help illustrate how these mothers navigate the US school system and the wider receiving community in southern Pennsylvania. Moreover, the data reflect how racism in this context is based predominantly on families’ language practices. Despite mothers facing significant challenges due to race/ethnicity, language, class, and gender, this study highlights the conversations that displaced Puerto Rican mothers engaged in regarding the impact racism had in their everyday lives. Furthermore, the space we created allowed participants to share and model their accumulated linguistic, social, and resistant capital for their children’s academic success.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil0,205

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0060,006
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,319
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Modern Language Review/ La Revue canadienne des langues vivantesMême sujetCritical Race Theory in EducationTravaux en français237 207