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Enregistrement W4417233849 · doi:10.3390/educsci15121670

Wiigwaas Enaabajichigaadeg Ji’Agindaasowinikeng: We Are Using Birch Bark to Do Math

2025· article· en· W4417233849 sur OpenAlexafffund
Anika Guthrie, Ruth Beatty

Notice bibliographique

RevueEducation Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueIndigenous Health, Education, and Rights
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of Canada
Mots-clésIndigenousEthnomathematicsTraditional knowledgeTeaching methodProcess (computing)Cultural heritageBark (sound)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this project, Anishinaabe artists and knowledge carriers worked with non-Indigenous classroom teachers to explore the cultural significance and mathematics of making wiigwaas makakoon (birch bark baskets). The artists spent two weeks in two grade 6 classrooms teaching students the process of basket making. They combined Indigenous pedagogy and intentionally designed inquiry tasks in order to generate mathematically related concepts. To make cultural–mathematical connections, we looked to Battiste’s characteristics of Indigenous pedagogy and explored how the learning that took place was holistic, part of a lifelong process, experiential, rooted in language and culture, spiritual, communal, and an integration of Indigenous and Eurocentric knowledges. Mathematically, students explored measurement with non-standard units, bisected angles without the use of a protractor, and explored the best way to optimize the capacity of their baskets. This work is an example of integrating Indigenous knowledge and heritage into elementary mathematics instruction.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0110,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,369 · 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'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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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