Carrying The CRT Legacy in Perilous Times: Research and Practice in the Social Sciences Under Florida’s Stop WOKE Act
Notice bibliographique
Résumé
Florida’s House Bill 7, also known as the Stop Woke Act, is one of the most controversial legal measures in educational history, increasing the supervision of teaching and learning about antiblack racism in social studies education. Florida Governor, Ron DeSantis, has legally banned the teaching of CRT (critical race theory) from K-12 schools, colleges, and universities. In this paper, I analyze specific points from Florida’s House Bill 7 (2022), unpacking its legal divisiveness that upholds white supremacy in the social sciences. This blatant denial of America’s tragic racial history has intensified a hostile and superficial learning environment for teachers of social studies education. As a Black woman, educator, and researcher; there is an added layer of betrayal teaching about race under intense legal scrutiny. In this article, I intend to unpack my experience as one of the last groups of doctoral students to learn CRT at a Florida public university; revisiting the political shift against CRT and how it has impacted my research and practice.
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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 | 0,022 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,036 | 0,049 |
| Communication savante | 0,012 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».