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Enregistrement W4414269075 · doi:10.1177/14687984251380649

Museums as sites of belonging, empowerment, and multimodal literacies for immigrant and racialized families

2025· article· en· W4414269075 sur OpenAlexaffabout
Niveditha Menon

Notice bibliographique

RevueJournal of Early Childhood Literacy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLiteracy, Media, and Education
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIdentity (music)LiteracyImmigrationCultural assimilationTransformative learningEmbodied cognitionVignetteNarrativeBiculturalism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper explores how museums can serve as transformative spaces for early childhood literacy, identity formation, and belonging, particularly for racialized immigrant children. Moving beyond print-centric definitions of literacy, it positions museums as multimodal environments where young learners engage with language, sound, image, and movement to make meaning. Drawing on a personal vignette of visiting the Royal Ontario Museum with my children, I illustrate how these encounters become acts of literacy, cultural affirmation, and identity negotiation. For children navigating multiple languages and cultures, museums offer spaces of imaginative play and embodied learning that resist deficit narratives and assimilationist expectations. Through a social justice lens, this paper frames museums as pedagogical counterspaces that center the cultural and linguistic assets of marginalized communities. It highlights the power of everyday museum interactions to support intergenerational connection, affirm cultural identities, and foster agency. By recognizing racialized immigrant children as active meaning-makers and co-creators of knowledge, museums can evolve into relational spaces that reflect and respond to the diverse communities they serve. This work calls for a reimagining of early childhood literacy education, one that honors the lived experiences, cultural wealth, and epistemologies of racialized immigrant families.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,798
Score d'incertitude au seuil0,639

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,260 · 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 tête enseignante, 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'admission2
Résumé présentoui

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