Racial and Ethnic Representation in Literature Taught in US High Schools
Notice bibliographique
Résumé
We quantify the representation, or presence, of characters of color in English Language Arts (ELA) instruction in the United States to better understand possible racial/ethnic emphases and gaps in literary curricula. We contribute two datasets: the first consists of books listed in widely-adopted Advanced Placement (AP) Literature & Composition exams, and the second is a set of books taught by teachers surveyed from schools with substantial Black and Hispanic student populations. In addition to these book lists, we provide an unprecedented collection of hand-annotated sociodemographic labels of not only literary authors, but also their characters. We use computational methods to measure all main characters’ presence through three distinct and nuanced metrics: frequency, narrative perspective, and burstiness. Our annotations and measurements show that the sociodemographic composition of characters in books recommended by AP Literature has not shifted much for over twenty years. As a case study of how ELA curricula may deviate from the curricula prescribed by AP, our teacher-provided sample shows a greater emphasis on books featuring first-person, primary characters of color. We also find that only a few books in either dataset feature both White main characters and main characters of color. Arguably, these books may uphold a view of racial/ethnic segregation as a societal norm.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».