Working towards more socially just futures: five areas for transdisciplinary literacies research
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Policy‐makers and provincial governments have a responsibility to prioritise equity, diversity, inclusion and accessibility (EDIA) with approaches that leverage both intersectionality and transdisciplinarity, especially when looking at literacies research. Supported by a federally funded knowledge synthesis grant that surveyed the scope of EDIA in Canadian schools, this article focuses on youth marginalisation to address literacies learning. The authors address five concepts from a three‐phase literature review to examine inclusive practices that respect, acknowledge and address EDIA in K‐12 education. Across reviewed studies, there is an underlying trajectory outlining methodological challenges in implementing EDIA practices. We advance anti‐racist and abolitionist approaches by addressing five areas: (1) making learning more accessible by adopting culturally responsive pedagogy informed by local cultures, languages and values; (2) pursuing sustainable professional development in culturally inclusive teaching practices; (3) creating safer school environments that nurture community‐driven relationships between parents, students and their teachers; (4) reforming educational policies to concretely address structural racism, discrimination and misrepresentation of socially marginalised students by disrupting what is conceptualised and accepted as ideal culturally responsive pedagogy; and (5) prioritising community perspectives and input curriculum decisions to support underrepresented students. Ultimately, this article echoes this issue's orientations as it explores transdisciplinary practices composing an evolving understanding of literacies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,099 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,017 | 0,052 |
| Communication savante | 0,037 | 0,035 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,032 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».