Context matters in history textbook studies: A call to address the socio-political landscape of textbook production
Notice bibliographique
Résumé
History textbooks are a tool of nation-building and often the only account of particular events, people and issues to which students will be exposed. This is one reason why it is important to examine, not only their content, but the context of their production. Research attention needs to be directed not only at disentangling the logics of textbook content, a purpose that dominates the field, but also at the social and political contexts of their development, including their production (publishing and authorship) and the processes by which they receive official approval. This work analyzed 100 history textbook studies in order to identify current trends in textbook research. This article focuses on one of the four major findings of the study: textbook studies often focus on the content of the textbook in isolation from the socio-political landscape of textbook production. The socio-political landscape refers, but is not limited to, the influence of local and geopolitics; the influence of the state, evident primarily in the official approval processes employed by governments; the economic dimension and publication parameters; and authorship factors. Among the relatively few studies that address the socio-political landscape, the authors often employ a historiographical or comparative perspective. The historiographical perspective, which is dominant, offers an analysis of textbooks over time in order to reveal both continuities and changes in the historical narratives produced by their authors. One example is a study by Yeow Tong Chia (2013), who examines conceptions of ‘Chineseness’ and China in Ontario high school history curricula and textbooks in the post Second World War to the 1980s period. More broadly, the paper locates the Ontario textbooks in the international context of the western-centric perspectives that were prevalent following the Second World War. The comparative perspective analyzes textbooks across regions in one historical moment. For example, Jason Nicholls (2006) addresses the role of national contexts in determining how the Second World War is portrayed in textbooks found in the United States, Italy, Sweden, Japan, and England.
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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 | 0,032 | 0,049 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,016 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,033 |
| Communication savante | 0,034 | 0,034 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».