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Enregistrement W4405770359 · doi:10.1080/13613324.2024.2447118

Investigating the impact of racial microaggressions on Black, racialized, and Indigenous students: a narrative synthesis

2024· article· en· W4405770359 sur OpenAlexaffabout
Carolyn Tran

Notice bibliographique

RevueRace Ethnicity and Education · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismIndigenousCritical race theoryNarrativeGender studiesInclusion (mineral)SociologyWhite (mutation)PoliticsIndigenous educationCritical theoryRace (biology)Political scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Some US and Canadian policymakers have advocated removing anti-racism education and Critical Race Theory (CRT) within schools. The political discourse prioritizes the comfort of white teachers and students while ignoring the voices of Black, racialized, and Indigenous students. This article discusses a systematic review that examined the systemic impact of racial microaggressions on Black, racialized and Indigenous students in K-12 and postsecondary contexts. A systematic search of nine academic databases yielded 3,560 relevant articles, of which 150 met the inclusion criteria after a full-text review. The review found four themes and 13 subthemes related to students’ experiences with racial microaggressions at school. The findings contribute to a better understanding of power dynamics in education, which affects students’ experiences with racial microaggressions. The study highlights the need to re-evaluate the current political discourse on CRT and anti-racism education. It emphasizes the importance of addressing racial microaggressions in schools by dismantling white supremacy.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,603

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,413 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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