Politicizing Early Childhood Education and Care in Ontario: Race, Identity and Belonging
Notice bibliographique
Résumé
The Early Childhood Education and Care (ECEC) landscape, much like the K-12 education system in Ontario, is largely encompassed by bias-free, neutral and colourblind narratives of identity and social location (Author 1, 2018). These discursive practices portray young children and early learning settings as raceless and equal spaces that engage children in interactions and discussions of race and identity are inappropriate. Education in Ontario and Canada as an entity is marked by myth of the Canadian nation-state (Thobani, 2007) through celebratory, themed, recognition-based initiatives that mark differences, while leaving the status quo of whiteness unchallenged and intact (DiAngelo, 2018). The objective of the paper is to challenge discursive norms that perpetuate the dominant norm that young children do not see or notice race and are insulated from processes of racial socialization, through a reconceptualist framework. The paper does this by centering the socialization of race and identity in Ontario, Canada’s most diverse province and one of the most ethno-racially diverse regions in the world. This paper not only disputes the common misconception that ECEC sites are neutral spaces, but also re-centers these spaces as political as well as potential sites of resistance.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,032 | 0,011 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
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.
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 ».