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Enregistrement W7099253732

North? Exploring Whiteness, Privilege, and Identity in Education

2008· article· en· W7099253732 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOppressionWhite (mutation)RacismWhite privilegePrivilege (computing)Identity (music)AcknowledgementVariety (cybernetics)Power (physics)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

If White people do not know they are White, how can those who are in positions of power, many of whom are White, effectively understand and challenge racism and unearned privilege? (Carr and Lund, p. 2) This recent edited book takes as its goal to explore “what does Whiteness1 look like in general and in Canada in particular? ” (p. 3) and brings together a variety of authors who explore the individual privileging and institutional pervasiveness of Whiteness from a variety of viewpoints: for example, as a First Nations woman academic; as a White gay man; as a White provincial education policy maker; as a teacher in a northern community, and so on. As one of the chapter authors, Kathleen Berry, observes, while we are familiar with studying the oppression of particular groups in Canadian (and other) societies, what is rare is an acknowledgement of how that oppression links to White privilege. Rather, as George Sefa Dey in the Foreword to the book argues, Whites are more likely to deny race and difference politics as endemic in Canadian society: he observes, for example, “many of the people most imbued with [racism’s] orchestration and manifestation, namely, White people maintain the power and privilege to ignore and dissociate themselves from the experiences of others who are more directly affected or marginalized by racism” (p. vii). This book should serve to alert researchers and teachers to undeniable examples of how racism has been experienced in a wide range of situations (from the perspectives of the colonized, but also from the perspectives of critically aware

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,722

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0170,034
Communication savante0,0120,009
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,328 · 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'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
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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