Notice bibliographique
Résumé
This paper delves into the concept of collegial conversation within the context of education, emphasizing the need for a transformative dialogue among educators. The importance of meaningful conversations, characterized by substantial content, voluntariness, common ground, and evolutionary aspects over time, is highlighted. The narrative then shifts to a collegial conversation between two graduate studies professionals, Author One and Author Two, focusing on the experiences of racialized educators and students in the Ontario K-12 education system. The dialogue unveils the stark underrepresentation of racialized teachers, particularly in the context of the Peel District School Board (PDSB). The authors explore the impact of whiteness on both racialized students and educators, examining systemic issues within education that perpetuate racial oppression. Author One reflects on his journey as a French teacher, exposing the challenges of conforming to Eurocentric standards, while Author Two underscores the detrimental effects of a curriculum centered around white ideologies. The conversation advocates for a shift in responsibility from blaming families to addressing institutional inequities, ultimately emphasizing the crucial role of collegial conversations in fostering genuine understanding and dismantling systemic racism in education.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,018 | 0,041 |
| Communication savante | 0,021 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,021 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,003 |
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 ».