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Enregistrement W7106052735 · doi:10.7939/83563

Transmedia Storytelling Responses by Canadian Male Teachers in an Era of Truth and Reconciliation: A Narrative Analysis

2025· dissertation· en· W7106052735 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Alberta Library · 2025
Typedissertation
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDigital Storytelling and Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStorytellingNarrativeIndigenousNarrative inquiryChoseFocus groupFocus (optics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among the 2015 Truth and Reconciliation Commission of Canada’s 94 Calls to Action, are four that focus specifically on Education for reconciliation, and one in particular, 62ii, reads, “Provide the necessary funding to post-secondary institutions to educate teachers on how to integrate Indigenous knowledge and teaching methods into classrooms”. As a humble attempt at a creative and meaningful response to these recommendations and challenges, my transmedia storytelling study invited four willing and interested non-Indigenous Canadian male teachers to read and reflect on a curated list of Indigenous authors and scholars, to create their own chosen and unique transmedia storytelling response to the experience, such as a painting, a series of photographs, a sculpture, or an essay, and then to share their experience by participating in a Story Circle. The Story Circle method (Parks, 2023), also known as a talking circle or sharing circle (Rieth, 2023), allows participants to come together to share stories about a particular topic, event, or experience. Throughout the study, I leaned heavily on Jenkins’ (2006) definition of transmedia storytelling, “A transmedia story unfolds across multiple media platforms, with each new text making a distinctive and valuable contribution to the whole…”, but I also wanted to expand the definition for use in educational settings, and in this case, to introduce creative possibilities for teachers seeking to integrate Indigenous ways of knowing into their curricula. My goal in this study was to challenge my participants to “begin to deconstruct their colonial perspective” by inquiring narratively through transmedia storytelling. For my methodology, I chose narrative analysis (Polkinghorne, 1995), a sub-category of narrative inquiry (Clandinin, 2006), because I also wanted to investigate my own “lived experience” as a non-Indigenous Canadian male teacher attempting to integrate Indigenous knowledge into my instructional planning and teaching best practices. The one recurring question that continued to surface throughout the study, and that emerged again towards the end was, “What contribution or contributions will this research make in the slow journey towards truth and reconciliation?” Here are 4 hopes that I have: (1) Hope One. That Transmedia storytelling research approaches offer creative and impactful opportunities for post-secondary instructors to authentically and meaningfully integrate Indigenous authors and scholars, and in some cases where applicable and appropriate, Indigenous artists and musicians into their curriculum, whether the curriculum is arts-focused or not. (2) Hope Two. That Transmedia storytelling research approaches allow students to explore and creatively respond to stories and learnings about residential school survivors, Canada’s residential school system, and First Nations, Metis, and Inuit language and culture, alongside broader and deeper topics around truth and reconciliation. (3) Hope Three. That Transmedia storytelling research approaches be offered not just to post-secondary instructors and students, but also to students, staff, administrators, parent groups, and school boards in a Kindergarten to Grade 12 public education setting. (4) Hope Four. That Transmedia storytelling research approaches also be considered as a creative strategy beyond topics of truth and reconciliation to further support academic, social, and psychological learning alongside more traditional teaching and learning approaches in both public and post-secondary settings.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,126
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0440,021
Communication savante0,0130,005
Science ouverte0,0030,007
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,261 · 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
Publié2025
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