MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W6982517439

Interrogating race: Black youth and education in Montreal

2020· dissertation· en· W6982517439 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueeScholarship@McGill (McGill) · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueEarthquake and Disaster Impact Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEthnic groupAgency (philosophy)NarrativeEthnographyRace (biology)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An overwhelming majority of Black students in Québec (87.4%) attend school in the French sector, while 12.6% go to English schools. Accordingly, the majority of what we know about Black youth in the province is informed by the French language literature, which tends to emphasize these youths’ educational trajectories in relation to their immigrant status, despite what for many are long family histories in the province. This literature signals that a significant number of Black students experience academic delays or drop out, and that many complete their high school studies in the adult education or vocational sectors. The few studies involving first person perspectives from Black students describe experiences of discrimination at school from peers and low academic expectations from school staff. The small English language research on Black youth in Québec speaks more consistently to the implications of race and is often informed by first person perspectives from Black youth, who identify low teacher expectations, lack of academic support, and poor treatment from teachers as the main obstacles at school. This qualitative research study builds on this research to help fill in the gaps in understanding why Black students in Québec experience academic difficulties, derailment, and attrition, and how race is implicated in teachers’ and administrators’ poor perceptions and negative treatment of their Black students. Employing a Critical Race Theory in Education discursive framework, I conduct a race analysis of data from focus groups with Black youth, Black and White teachers, and individual interviews with Black and White principals at three Montreal high schools, in both linguistic sectors. This data was obtained as part of the Black Communities Demographic Project’s (BCDP) education research. The BCDP was an extensive initiative that endeavored to better understand Montreal’s Black communities in areas including faith, immigration, criminal justice, and education. The youth focus group data-gathering process was informed by Youth Participatory Action research methodology (YPAR), wherein the BCDP youth researchers had central roles in co-designing the interview protocol and conducting the youth focus groups, as well as co-analyzing and co-disseminating the data. In this study I examine the strengths and limitations of YPAR methodology in the context of the BCDP. I look at what the Black youth focus group participants have to tell us about their schooling experiences, and how race, racism, and racialization figure in their perspectives. I also look at how race is deployed to discuss and identify the obstacles to Black students’ school success in White versus Black adult participant reflections. The data makes evident the differences and contradictions between what Black students and Black teachers identify as the obstacles to school success and what White teachers and principals say about this topic. Black teachers and Black administrators identify the same barriers to Black student school success as Black students. This study also describes how race over-informs how White teachers and principals in both linguistic sectors perceive and treat their Black 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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,003
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,273 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship@McGill (McGill)Même sujetEarthquake and Disaster Impact StudiesTravaux en français237 207