Teaching at the top of the world: An autobiographical inquiry
Notice bibliographique
Résumé
After a brief discussion on the research methodology used, this narrative is divided into three main sections. Part 1 is the personal account of the author's arrival and subsequent experiences as a teacher, principal and community member in Ausuittuq, Nunavut. A detailed description of the community and full school program is offered. Part 2 explores the varied strategies and teaching methodologies implemented at Aqiatusuk School over the 4-year period. The reasons for choosing these particular strategies and interventions are discussed. Attention is given to the themes of language and culture, artistic expression, and school-community partnerships. The implications for successful teaching in this unique, cross-cultural environment are explored. An analysis of the school program within the Inuit cultural context is given throughout the chapters of Part 2. Part 3 serves as the “conclusions” section to the thesis. It summarizes some possible answers to the question of what factors promote student success in a small, K–12 Inuit community school. Some of the challenges faced by northern educators are also explored. (Abstract shortened by UMI.).
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,021 |
| Communication savante | 0,009 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».