Notice bibliographique
Résumé
Don't look away: Embracing anti-bias classrooms is a resource that can serve current practitioners in early childhood education (ECE) to expand on their knowledge of antibias education, anti-racism, culturally responsive teaching with tools that can enhance their practice of culturally responsive, anti-bias pedagogies.Practitioners that strive to confront their unconscious biases and seek to teach more equitably would benefit from engaging with this book either as a personal exercise or with their community of practice.The book consists of eight chapters that explore and explain the historical, societal, and cultural context that make anti-bias education a necessary part of an ECE's practice.A ninth chapter is dedicated to the references and recommended readings in which the authors discuss the seminal research they draw from.Overall, in each chapter the authors encourage the reader to confront their own beliefs regarding race, bias, and equity while recognizing the impact they have in their classrooms to mitigate the harms caused by negative biases to young children's development and learning.In their introduction, the authors primarily drawing on the history of children's education and policy in the United States to lay the foundation of work that led anti-bias education.They begin by confronting implicit bias and its significant impacts on Black children's education, e.g. the higher-than-average suspension rates of Black children when compared to their White peers.Next, they speak to the conception and
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,010 |
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 ».