MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415546545 · doi:10.1080/13603116.2025.2579729

Absented narratives on racism and white social framing: critical social inclusion in Finnish and Canadian integration education programs

2025· article· en· W4415546545 sur OpenAlexaboutno aff
Tobias Pötzsch

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Inclusive Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueResearch in Social Sciences
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRacismNarrativeInclusion (mineral)White (mutation)Anti-racismSocial integrationRacial biasCritical theoryNarrative inquiry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores how critical social inclusion is contested within integration education programmes for adult migrants, by focusing on narratives which are ubiquitous, yet seemingly unmentioned in shaping inclusion efforts. Drawing on a theoretical foundation derived from anti-oppressive education as well as critical migration & critical whiteness studies it focuses on two such absented discourses, namely Racism's Omission and White Social Framing. Their omission exposes Inclusections, – the intersections of inclusion and exclusion – that position migrants enrolled in SFI (Swedish for Immigrants) and LINC (Language Instruction for Newcomers to Canada) programmes in the liminal spaces between belonging and othering. Based on multiple case study fieldwork drawing upon data from interviews and participant observations with staff and students in SFI programs Helsingfors and Mariehamn, Finland and a LINC program in Edmonton, Canada, between 2016-2018, the findings illustrate that topics of racism and whiteness only surfaced when they intersected practices or bodies that could not be embraced by dominant civic integrationist narratives. The inclusectional outcomes of such discursive silences were that they could circumscribe or invalidate migrant experiences while simultaneously opening up avenues of resistance for teachers and students.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,590
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,449
Écart entre enseignants0,429 · 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.

Devis d'étudeAutre devis
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'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Inclusive EducationMême sujetResearch in Social SciencesTravaux en français237 207