Teaching Legacies of the Carlisle Indian School
Notice bibliographique
Résumé
The horrifying news of the discovery of hundreds of graves of children at Native American boarding schools in Canada has a contemporary companion: the tears of Latinx kids on the border in the summer of 2018 (Kelly 2018). You may recognize these voices as those of the immigrant children who were separated from their parents upon crossing the US/Mexico border in the summer of 2018. I’d like you to juxtapose them with any of the thousands of Native American children separated from their parents and forced to attend US-run boarding schools in the nineteenth and twentieth centuries. A different time and different languages, indeed. But the emotion is likely the same: the fear and desperation of dark-skinned children forced to live in the crossroads of US colonization. To highlight this connection I share my experiences teaching a class on boarding schools, which I believe is one effective response to today’s encounters with colonialism. Although I have always included some boarding school material in my Native American Literature survey class at West Virginia University, in the fall of 2019 I had the opportunity to design a one-credit Native American class entitled “Carlisle Indian School Legacies.” As a one-credit course focused on the experience of visiting Carlisle, it was less involved than a normal three-credit class. Therefore I share here some of the literature and assignments I plan to use when teaching a larger version of this course.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,022 | 0,009 |
| Communication savante | 0,009 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».