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Enregistrement W4413939304 · doi:10.1007/s42330-025-00383-z

How Theory Informs Practice: A Panel Analysis on Developing a Black Utopian STEMM Education

2025· article· en· W4413939304 sur OpenAlexaffvenueabout
Ti’Era Worsley, H.R. Matthews, Pemberton Cyrus

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Science Mathematics and Technology Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScience educationSociologyPedagogyMathematics educationPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This panel analysis delves into the challenges faced by K-12 Black youth in traditional STEMM (science, technology, engineering, math, and medicine) education spaces in Canada and the United States. We examine the historical lack of access to STEMM opportunities and mentorship for Black youth. To address these disparities, we examine both formal and informal learning environments within Canada and the United States. This paper advocates for the reframing of success for Black youth through sharing the responses of Black Excellence in STEMM Beyond Borders’ panel sessions focused on developing a Black utopian STEMM education. It highlights the need for sustained mentorship and culturally relevant content in both formal and informal educational settings to support Black youth’s interest and advancement in STEMM careers, ultimately aiming to address anti-Blackness in K-12 education spaces and foster diversity in STEMM fields.

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)0,080
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,085
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,422

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0800,085
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0120,007
Communication savante0,0080,006
Science ouverte0,0020,013
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,336 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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