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Enregistrement W4410912119 · doi:10.25158/l14.1.4

Practical Strategies of Disruption for Dismantling White Supremacy in Ontario�s Education System

2025· article· en· W4410912119 sur OpenAlexaffabout
Aida Al-Thayabeh

Notice bibliographique

RevueLateral · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWhite supremacyPolitical scienceWhite (mutation)Public administrationOperations managementEnvironmental ethicsEconomic growthEconomicsLawPoliticsBiologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article examines the Ontario education system�s use of surface level practices intended to counter racism but that often fall short of creating authentic and sustainable change. Many schools across the province have focused their efforts on celebrating identity awareness days, weeks, and months, yet these initiatives largely reveal an apparent disconnect in understanding of the significant impact of white supremacy that is deeply embedded within the educational structural system. Stories from students, families, and community members reveal ongoing, often unintentional, acts of harm or violence against Indigenous, Black, racialized, and marginalized students, demonstrating a deep-seated failure to address systemic racism. The article explores the presence of harmful ideologies of white supremacy frameworks that permeate every facet of the education system, including the curriculum, communication, disciplinary actions, assessment, and institutional traditions and practices. By examining these issues, the article offers strategies for disrupting these structures, in order to dismantle white supremacy from the education system to support and empower Indigenous, Black, racialized, and marginalized students. By providing these practical examples rooted in a transnational solidarity lens, the article aims to empower educators to disrupt and dismantle white supremacy in the classroom and promote meaningful and long-lasting change.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,949
Score d'incertitude au seuil0,943

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0350,034
Communication savante0,0080,005
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,429
Écart entre enseignants0,401 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2025
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