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Enregistrement W4416428703 · doi:10.1108/sojo-08-2025-0001

Social justice in public high schools: a literature analysis and field insights from two Canadian high schools

2025· article· en· W4416428703 sur OpenAlexaffabout
Manu Sharma

Notice bibliographique

RevueThe SoJo Journal Educational Foundations and Social Justice Education · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous and Place-Based Education
Établissements canadiensThompson Rivers University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial justiceContext (archaeology)CurriculumPsychological interventionEconomic JusticeWork (physics)Field (mathematics)Rural area

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This pilot study explores social justice education in the context of two schools in the interior of British Columbia that self-identify as advocates and promoters of social justice. Design/methodology/approach First, I identify key trends in recent (2014–24) literature on social justice education in high schools, noting the prevalence of three key themes: social justice programming, curriculum activities and teacher and leadership development. Then, drawing on the work of Iris Marion Young (1990) and Lee Ann Bell (2016), I analyze findings from my pilot study of four administrators, six teachers and four staff members from my two selected school sites. Findings While these early findings show some overlap with the findings of existing research, importantly, they also gesture at potentially substantial gaps in our critical conception of how social justice education is understood and practices, notably in rural Canadian schools. Originality/value Without studying diverse contexts within the landscape of Canadian high schools, this paper suggests, education researchers may be inadequately preparing teacher education programs and their teacher candidates for work in rural schools and may be missing the chance to broaden and diversify interventions in urban schools.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies, Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,431
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0090,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,325 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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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