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Enregistrement W7126224031 · doi:10.26443/mje/rsem.v59i3.10194

Teaching the history of scientific racism: A critical imperative for anti-racist pedagogy

2025· article· en· W7126224031 sur OpenAlexaffvenueabout
Carmen Gillies

Notice bibliographique

RevueMcGill Journal of Education / Revue des sciences de l éducation de McGill · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRace (biology)EssentialismCritical race theorySociology of scientific knowledgeInclusion (mineral)RacismEducational researchIntellectual history

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Drawing from a review of literature that has explored the history of scientific racism, this article considers how understanding the history of race, as an 18th- and 19th-century invention of Western Europe and the United States, can enhance Canadian anti-racist teacher education. I begin with a review of key conceptual building blocks of race — racial categories, racial hierarchies, White male intellectual superiority, and racial purity — and then outline pivotal historical stages that led acclaimed researchers to denounce race science in the mid-20th century. To conclude, I draw from anti-racist theory to discuss implications for present-day Canadian teacher education regarding who benefits from racism, who can be racist, school-based deficit and essentialist racist practices, and K–12 curricular connections.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,291
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0250,119
Communication savante0,0160,010
Science ouverte0,0020,006
Intégrité de la recherche0,0060,016
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,280
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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