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Enregistrement W4393409846 · doi:10.1080/15348431.2024.2332756

Critical Latinx Indigeneities: Love Letters to Chicanx and Latinx Studies

2024· article· en· W4393409846 sur OpenAlexaff
David W. Barillas Chón, Judith Landeros, Luís Urrieta

Notice bibliographique

RevueJournal of Latinos and Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOppressionGender studiesSociologyIndigenousDiversity (politics)NarrativePoliticsPolitical scienceAnthropologyLawArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Migration and global displacement of populations in Latin America and the Caribbean have increased US Latinxs intergroup diversity, propelling fields like Chicanx Studies and Latinx Studies (CSLS) to question the taken-for-granted homogeneity of Latinidad and Chicanismo. Inter-group oppression within these imagined collectives has also shed light on overlapping colonial systems, specifically launching critiques of Latinidad that include the historical centering of cisheteronormativity within Chicanismo, AfroLatinxs, AsianLatinxs, and Indigenous erasure, as well as anti-Blackness and anti-Indio sentiments. Such critiques are pushing CSLS into a moment of reckoning. This article provides a “loving critique” of CSLS with an emphasis in education where innovative analytics like Critical Latinx Indigeneities (CLI) and Culturally Sustaining Pedagogy (CSP) are pressing these fields into unpacking and reorienting in ways that challenge the very narratives and discourses that in previous generations were empowering. A “loving critique” of CSLS is taken up by asking, what does CSLS need to re/think given the current diversity of “Latinx” communities? What can CSLS learn from CLI and CSP without appropriating or romanticizing them? How can CSLS not just survive but thrive and endure by engaging and learning from the opportunity that change brings?

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,070

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0180,039
Communication savante0,0140,011
Science ouverte0,0010,008
Intégrité de la recherche0,0060,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,450
Écart entre enseignants0,419 · 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'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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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