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Enregistrement W4389990825 · doi:10.1080/00220272.2023.2294723

The need for First Nations pedagogical narratives: epistemic inertia and complicity in (re)creating settler-colonial education

2023· article· en· W4389990825 sur OpenAlexaboutno aff
Sara Weuffen, Kevin Lowe, Rose Amazan, Katherine Thompson

Notice bibliographique

RevueJournal of Curriculum Studies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEducator Training and Historical Pedagogy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPaul Ramsay Foundation
Mots-clésComplicityNarrativeColonialismCurriculumSociologyIndigenousInclusion (mineral)Indigenous educationPedagogyEpistemologyGender studiesPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this conceptual paper is to posit a possible reason why non-Indigenous educators are seen to be ‘cautious’ in their pedagogic engagement with First Nations perspectives in curriculum, why interventions and programmess around reconciliation and truth-telling have limited traction in affecting change in school culture, and why the Australian education system is constructed to be, and remains, largely hostile to First Nations Peoples and perspectives. Despite several decades of studies exploring these phenomena and concerted efforts to ‘fix the problem’, there has been a systemic failure to shift discourses and practice beyond the completely absent, tokenistic, or superficial inclusion of First Nations narratives in Australian education. We argue that power-knowledge relations of settler-colonial discourses are fundamentally at play and that by examining how disciplinarity and settler-colonial frameworks of knowledge control operate in education, we conceptualize a possible reason to the pedagogical challenges faced in the decision-making and integration of First Nations narratives in curriculum.

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)0,025
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,985
Score d'incertitude au seuil0,133

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0250,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0150,080
Communication savante0,0190,020
Science ouverte0,0020,015
Intégrité de la recherche0,0030,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,471
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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