MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4319806292 · doi:10.1177/08295735231151281

Canadian School Psychology and Indigenous Peoples: Opportunities and Recommendations

2023· article· en· W4319806292 sur OpenAlexaffabout
Payton Bernett, Sara Spence, Candace Wilson, Erin Gurr, Daysi Zentner, Dennis C. Wendt

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of School Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensUniversity of CalgaryMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousSchool psychologyRelevance (law)Representation (politics)Economic JusticeSociologyPsychologyCriminologySocial sciencePedagogyPublic relationsPolitical sciencePoliticsLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

School psychologists play important roles in working alongside Indigenous Peoples within Canada; however, a large gap exists between the discipline’s actions and the recommendations set forth by Indigenous Nations and governmental working groups. In this conceptual article, we seek to highlight the need for further Indigenous representation and engagement in the field of school psychology, as well as present key areas of relevance. We first briefly contextualize the relationship between Indigenous Peoples and school psychology, followed by the results of a brief survey concerning Indigenous representation and engagement across five school psychology doctoral programs in Canada. Next, we discuss nine key areas of consideration for school psychologists based on the Calls to Action of the Truth and Reconciliation Commission of Canada and the Calls for Justice of the National Inquiry into Missing and Murdered Indigenous Women and Girls. Each area of consideration provides school psychologists with a starting point for concrete actions when working with Indigenous students, families, and communities.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,894
Score d'incertitude au seuil0,771

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0080,011
Études des sciences et des technologies0,0270,014
Communication savante0,0180,017
Science ouverte0,0090,014
Intégrité de la recherche0,0170,017
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,002

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian Journal of School PsychologyMême sujetIndigenous Health, Education, and RightsTravaux en français237 207