Canadian Muslim Excellence: A Time to Celebrate, Educate, and Reflect
Notice bibliographique
Résumé
This podcast examines the increased incidents of Islamophobia in Canada and the impact of Islamophobia on Muslim Canadians. The overall project being presented seeks to bring attention to the need for intentional strategies embedded in education to help combat Islamophobia. A specific strategy of explicitly celebrating and highlighting Canadian Muslim Excellence is outlined. Sharing the stories of Muslim Canadians that have had a positive impact on our country, is intended to increase the positive messaging surrounding some of the wonderful contributions that Muslim Canadians have accomplished. This podcast also speaks to strategies in place to assist educators in continuing the work of dismantling the stereotypes and fear that come with Islamophobia. Providing the listener with resources to share the names of Muslim Canadians to be celebrated, accompanied by their memorable stories and newly developed lesson plans for the classroom, this project aims to increase the positive portrayal of Muslim Canadians and decrease the display of negative stereotypes and acts of hatred. Canada would not be the same if it were not for our diversity. We need to be intentional in celebrating, educating, and reflecting in ways that work to combat hatred.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,019 | 0,004 |
| Communication savante | 0,007 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,067 | 0,011 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».