Navigating the paradox of repair: Indigenous genocide and public education in Minnesota and Manitoba
Notice bibliographique
Résumé
This paper examines how educational institutions and individual educators in Manitoba, Canada, and Minnesota, United States (US), understand and enact reparation in their respective fields of practice. The basic principle of restorative or reparative justice is that wrongs are set right by giving back to the injured party that which restores equality, dignity, and rights. However, educational reforms reveal a structural challenge in societies reckoning with the legacies of foundational violence perpetrated against Indigenous populations. Coupling an analysis of state / provincial social studies standards with key informant interviews, we try to untangle the paradox that the public education system, including non-formal education offered in state museums or historical societies are now tasked with addressing and repairing an injustice they were- and, to a large degree, continue to be - a part of. Findings show that sometimes dissonant visions of a reparative future and conflicting attempts to seek and promote justice in public history, the curriculum, and pedagogy are negotiated in the educational arena, resulting in complementary forms of specific practices. These constitute a growing stock of knowledge and models of engagement that shed light on how institutions and individual actors navigate the project and paradox of repair.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,013 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».