Online Learning Experiences of Canadian Black Nova Scotians during Covid-19: Adopting an Intersectionality Framework
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Though school closures due to the COVID-19 pandemic affected all students globally, the effect was significantly more for students from marginalized and vulnerable communities. In Nova Scotia, Canada, the concern was the racial achievement gap that the education system is addressing through an inclusive education policy. The worry, especially for Black Nova Scotian students, was the online learning demands and the associated challenges. Through an analysis of a household survey and intersectionality framework, we explored these challenges. We argue that students have multiple and simultaneously acting identities that lead to differential learning experiences and outcomes, and an intersectionality approach should be considered to inform education improvement decisions. Keywords: online learning, Black Canadians, intersectionality, household survey, structural equation modelling Bien que les fermetures d'écoles dues à la pandémie de COVID-19 aient touché tous les élèves du monde, l'effet a été nettement plus marqué pour les élèves issus de communautés marginalisées et vulnérables. En Nouvelle-Écosse, au Canada, l'inquiétude portait sur l'écart de réussite raciale que le système d’éducation s'efforce de combler par une politique d'éducation inclusive. L'inquiétude, en particulier pour les élèves noirs de Nouvelle-Écosse, portait sur les exigences de l'apprentissage en ligne et les défis qui y sont associés. Par l'analyse d'une enquête auprès des ménages et d'un cadre d'intersectionnalité, nous avons exploré ces défis. Nous soutenons que les élèves ont des identités multiples qui agissent simultanément et mènent à des expériences et des résultats d'apprentissage différents, et qu'une approche d'intersectionnalité devrait être considérée pour informer les décisions portant sur l’amélioration de l'éducation. Mots clés : apprentissage en ligne, Canadiens noirs, intersectionnalité, enquête auprès des ménages, modélisation par équations structurelles.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,000 |
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.
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 découle