MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7146445312

Balancing Social Integration and Cultural Diversity in the Social Studies Curriculum: A Case Study of Ontario, Canada

2025· article· en· W7146445312 sur OpenAlexaboutno aff
Xingxing ZHOU

Notice bibliographique

RevueInstitutional Repositories DataBase (IRDB) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueHong Kong and Taiwan Politics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCurriculumDiversity (politics)Social studiesIdentity (music)Social integrationBridge (graph theory)Cultural diversitySocial change
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study seeks to defi ne an ideal curriculum that promotes social integration while respecting diversity, through an analysis of the social studies curriculum in Ontario, Canada. We particularly focus on the “big idea,” which acts as a vital bridge between academic exploration and the development of a civic identity among students. By examining how these big ideas are woven into the curriculum, we aim to underscore their role in fostering critical thinking and encouraging students to engage thoughtfully with contemporary social issues. The exploration investigates how Ontario’s education system is structured to accommodate diverse perspectives and backgrounds, thus promoting a more inclusive learning environment. We review specific curricular frameworks and teaching strategies designed to develop an understanding of both individual rights and communal responsibilities. This study also discusses how this approach enhances students’ academic skills while fostering belonging and commitment to the wider community. Through this analysis, we seek to highlight the continuous efforts of Ontario’s educational institutions to achieve gradual social integration. In this context, we examine how Ontario’s social studies curriculum balances diversity and unity, arguing that this framework provides valuable insights for social studies education in Japan, China, and Hong Kong.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,477
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,302 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInstitutional Repositories DataBase (IRDB)Même sujetHong Kong and Taiwan PoliticsTravaux en français237 207