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Enregistrement W4312063443 · doi:10.32316/hse-rhe.v34i2.5021

To “Evaluate the Mental Powers of the Indian Children": Race and Intelligence Testing in Canada's Indian Residential School System

2022· article· en· W4312063443 sur OpenAlexaffvenueabout
Alexandra Giancarlo

Notice bibliographique

RevueHistorical Studies in Education / Revue d histoire de l éducation · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousBlameMental healthContext (archaeology)Race (biology)CurriculumIntelligence quotientResidential schoolPsychologyCriminologyPolitical scienceSociologyPedagogyGender studiesSocial psychologyPsychiatryGeographySocioeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Scholars have examined how theories of race-based intelligence as they relate to IQ testing have impacted Canadian society in the realms of educational policy, immigration, and public health, yet little research has focused on the role of IQ and other intelligence testing in the Indian residential school system. When administrators observed students’ poor grade progression, they sought not to reform a system that forced the children to work for at least half the day, but rather to blame students’ home environments and supposedly hereditary racial traits. This paper examines the social scientific context of intelligence testing in residential schools in the early to mid-1900s and argues that testing results—a biased and inaccurate measure of mental ability—played a role in justifying the schools’ emphasis on a limited academic curriculum. It argues that the data gathered on Indigenous mental deficiency came to form part of the “official information” guiding the Department of Indian Affairs’ administration of the residential school system. Ultimately, discourses of race-based mental inferiority impacted the type and quality of education provided to Indigenous children with reverberations down to the present day.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,503

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0250,013
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,003
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,278 · 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.

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'admission3
Résumé présentoui

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