Othering in Canadian science textbooks: An analysis of visual, textual and discursive elements
Notice bibliographique
Résumé
This study examined 17 science textbooks for grades 7-9 through a mixed-method approach that combined quantitative and qualitative analysis. We analyzed visuals, textual and discursive elements to explore how diversity is represented and whether these materials reinforce or challenge colonial narratives. Grounded in decolonial and post-colonial approaches, feminist science and technology studies and othering, the research applied Content Analysis and Critical Discourse Analysis (CDA) to identify issues of representation and colonial discourses. Our focus was on how social groups, places and historical times are positioned in the textbooks. Prior studies has emphasized that textbooks function as colonial artifacts, often embedding hidden messages that privilege Western science while marginalizing women, Indigenous peoples, and visible minorities. This research contributes to these debates by demonstrating how textbooks may act as mechanisms of exclusion, shaping perceptions of who produces legitimate knowledge. Findings show that across images, texts, and discourse, biased representations are reproduced. In images, visible minorities appear statistically overrepresented, yet intersections of gender, race, and role reveal that prominent scientists are almost exclusively White and male. Textual analysis confirms that most scientists highlighted are contemporary, but predominantly European and North American men. Discourse analysis further uncovers colonial logics, including binary oppositions that elevate Western science while erasing or subordinating alternative knowledges. By exposing these mechanisms of exclusion and authority, this study underscores how science textbooks reproduce social hierarchies. It advocates for efforts to decolonize science education and advance social justice by promoting inclusive and pluralistic understanding of knowledge construction.
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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 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,008 |
| Communication savante | 0,008 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».