Anti-Indigenous Deficit Racism and Cultural Essentialism in K–12 Education: We Want You to Recognize there’s a Problem
Notice bibliographique
Résumé
School divisions in the Canadian Prairies have increasingly implemented Indigenous calls to action in education and, more recently, have committed to anti-racist education. Yet school-based anti-Indigenous racism and how it advantages white students remains a pressing underexplored reality. In response to such injustices and contributing to school divisions’ and teachers’ commitments to anti-racism in the Prairies, this paper argues that white dominance in K–12 education is in part maintained through anti-Indigenous deficit thinking or deficit racism. Drawing from a critical race theory (CRT) qualitative study with 13 Indigenous teachers, this conceptual paper suggests that anti-Indigenous deficit racism operates through three interconnected processes that prevent Indigenous students in the K–12 system from accessing knowledge and opportunities constructed as “Western” or non-Indigenous. These include 1) systemic low expectations regarding Indigenous students’ academic abilities; 2) the withholding of academic educational opportunities from Indigenous students; and 3) the blaming of Indigenous parents for inequitable academic outcomes. Utilizing CRT, I argue that race consciousness and critiques of cultural essentialism can assist with countering such processes.
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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 | 0,005 | 0,007 |
| 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 | 0,023 | 0,032 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».