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Enregistrement W4389639826 · doi:10.18357/jcs202321239

Amplifying the Encounters of Young Black Children with Anti-Black Racism: An Exploration of Parents’ and Early Childhood Educators’ Perspectives on Early Learning and Child Care Environments

2023· article· en· W4389639826 sur OpenAlexafffundvenueabout
Milena Pimentel, Jessie‐Lee D. McIsaac, Crystal Watson, Emma Stirling-Cameron, Nicholas Hickens, Barbara Hamilton-Hinch

Notice bibliographique

RevueJournal of Childhood Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensDalhousie UniversityMount Saint Vincent University
Organismes subventionnairesUniversity of British ColumbiaCanada Research Chairs
Mots-clésRacismNova scotiaThematic analysisEarly childhoodEquity (law)Early childhood educationNova (rocket)PsychologyCurriculumGender studiesSocial justicePedagogySociologyDevelopmental psychologyQualitative researchPolitical scienceCriminologyEthnologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is ongoing attention to equity and inclusion in early learning but a paucity of stories on diverse experiences. This study sought to understand the experiences of Black children in Nova Scotian early learning and child care environments through the perspectives of their parents and early childhood educators (ECEs) working in African Nova Scotian (ANS) communities or with Black children in Nova Scotia, Canada. Following in-depth interviews with parents and ECEs (n=15) three interrelated themes were identified using reflexive thematic analysis: anti-Black approach to curriculum; inaction on racism, social justice, and equity; and precluding Black children from culturally safe environments. The results highlight critical issues of racism in early learning environments and the importance of building culturally safe environments for young Black children and their families.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0150,010
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0010,007
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeQualitatif
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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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