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Enregistrement W4403132933 · doi:10.1080/00368555.2024.2385890

Making Chemistry Relevant to Indigenous Peoples: An Inuit Case Study

2024· article· en· W4403132933 sur OpenAlexaboutno aff
Chaim Christiana Andersen, Rosalina Naqitarvik, J. Jeremy Winters, Erica Taylor, Geoff Rayner‐Canham

Notice bibliographique

RevueThe Science Teacher · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueVarious Chemistry Research Topics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIndigenousScience educationMathematics educationChemistrySociologyPedagogyEcologyPsychologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The ability of our northern Indigenous peoples (Inuit, Iñupiaq, and Yupik) to survive and thrive in the Arctic depends significantly upon underlying chemistry and chemical principles. Here, we explore four of these connections and then show how the Indigenous experience can be incorporated into science and chemistry courses. To accomplish our goals, we have knitted together the Indigenous experimental knowledge and cultural background of two Inuit science students with the depth and breadth of chemistry knowledge of a teaching-focused chemistry professor. Their combined investigations resulted in a series of published articles explaining the chemistry underpinning many aspects of Inuit life in the Arctic. Then we provide commentaries of the experiences of two high school science teachers who have incorporated this work into their chemistry and science classes in very different teaching environments. We contend that incorporating contextualized Indigenous content is important for two main reasons. Making chemistry more relevant for Indigenous students will spark their interest in the subject, make them feel valued, and possibly proceed to further science studies. Incorporating Indigenous-relevant chemistry for the wider population of students will enable them to appreciate the sophistication of an Indigenous culture and add an additional dimension to their chemistry studies.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,890
Score d'incertitude au seuil0,218

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0310,008
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,008
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeQualitatif
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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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