Educating African Immigrant Youth
Notice bibliographique
Résumé
This book illuminates emerging perspectives and possibilities of the vibrant schooling and civic lives of Black African youth and communities in the United States, Canada, and globally. Chapters present key research on how to develop and enact teaching methodologies and research approaches that support Black African immigrant and refugee students. The contributors illuminate contours of the Framework for Educating African Immigrant Youth which focuses on four complementary approaches for teaching and learning: emboldening tellings of diaspora narratives; navigating pasts, presence, and futures of teaching and learning; enacting social civic literacies to extend complex identities; and affirming and extending cultural, heritage, and embodied knowledges, languages, and practices. The frameworks and practices will strengthen how educators address the interplay of identities presented by African, and by extension, Black immigrant populations. Disciplinary perspectives include literacy and language, social studies, civics, mathematics, and higher education; university and community partnerships; teacher education; global and comparative education, and after-school initiatives. Contributors: Susan Akello Ogwal, Sibel Akin-Sabuncu, Irteza Anwara Mohyuddi, OreOluwa Badaki, Joel Berends, Jasmine L. Blanks Jones, David Bwire, Nyimasata Damba Danjo, Liv T. Dávila, Priscila Dias Corrêa, Maryann J. Dreas-Shaikha, Patrick Keegan, Dinamic Kubangana, James Alan Oloo, Lakeya Omogun, Oyemolade Osibodu, Natacha Roberts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».