Mapping trends and demographics in research on intersectional education and pedagogy: a scoping review (2020–2024)
Notice bibliographique
Résumé
Intersectionality is a key framework for understanding complex experiences of inequality and discrimination in contemporary societies and specifically in educational contexts. This scoping review examines academic discourse on intersectional pedagogy from 2020 to 2024, following the methodological framework proposed by Arksey and O’Malley. Using the SCOPUS database and the keyword search ‘intersectionality’, ‘education’, ‘teaching’, and ‘pedagogy’, 48 relevant articles were identified after filtering for irrelevant keywords and excluding irrelevant document types. In addition to identifying thematic trends and research desiderata, this review systematically categorises methodological approaches, levels of education, geographical areas, years of publication and types of documents. The results show a dominant focus on Western countries (US, UK, and Canada), with smaller contributions from Australia, Iran, the Netherlands, and Ireland. The main methodological focus was on theoretical work, with a small amount of qualitative empirical work. There was no purely quantitative research. Most of the articles address issues of intersectionality and its theoretical foundations in educational contexts and in the training of educational staff, as well as didactic issues. This review highlights both progress and areas for further exploration, and points the way for future research to broaden the contextual, geographical, and methodological scope of intersectional education and pedagogy.
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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 | 0,028 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,048 | 0,060 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».