MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4388925578 · doi:10.1017/9781009153799.009

Decolonizing Agency

2023· book-chapter· en· W4388925578 sur OpenAlexaboutno aff
Aydın Bal, Aaron Bird Bear

Notice bibliographique

RevueCambridge University Press eBooks · 2023
Typebook-chapter
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducation Discipline and Inequality
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousTransformative learningAgency (philosophy)SovereigntyGovernment (linguistics)Political scienceColonialismTraditional knowledgeIndigenous educationFormative assessmentMetisDecolonizationNative HawaiiansSociologyGender studiesPedagogySocial sciencePoliticsLawEcologyEthnic group

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the USA, Indigenous youth are punished more frequently and severely as compared to their White settler peers. Hyperpunishment of Indigenous youth should be understood in the cultural history of a settler-colonial nation. In this chapter, we present a formative intervention, Indigenous Learning Lab, implemented at an urban high school in Wisconsin through a coalition of an Anishinaabe Nation in Great Lakes, the state’s education agency, the Wisconsin Indian Education Association, and a university-based research team. Indigenous Learning Lab including Anishinaabe youth, families, educators, and tribal government representatives and non-Indigenous school staff examined their existing system and designed a culturally responsive behavioral support system. In the following year, the team worked on the implementation of the new system. We utilized transformative agency by double stimulation with a decolonizing approach to facilitate the process. Our decolonizing approach was based on sovereignty and futurity and utilized funds of knowledge in Indigenous 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,996
Score d'incertitude au seuil0,035

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0040,012
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0010,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,002

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 Opus0,096
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,209 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCambridge University Press eBooksMême sujetEducation Discipline and InequalityTravaux en français237 207