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Enregistrement W7161963817 · doi:10.82308/49790

Bring the sun: Shifting school culture through Hip-hop based school change

2021· dissertation· en· W7161963817 sur OpenAlexaboutno aff
Michael Lipset

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical Race Theory in Education
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Organizational changeSchool systemPublic educationSchool administration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cette dissertation couvre les expériences des professeurs d'art et des artistes-enseignants dans un effort de réforme scolaire basé sur le Hip-Hop dans une école secondaire anglophone à Montréal, QC, Canada, au cours de trois ans. L'auteur cherche à comprendre les tensions et les opportunités qui ont affecté les expériences des participants à la recherche, puis examine ces expériences pour déterminer ce que nous pourrions apprendre pour appuyer de futurs initiatives de changement dans le milieu scolaire. Les données suggèrent qu'un afflux d'artistes-enseignants utilisant le Hip-Hop comme forme de pédagogie de soutien et revitalisation culturelle rapproche les étudiants des autres étudiants, les étudiants de leurs enseignants, offre aux enseignants la possibilité d'apprendre des approches alternatives à l'enseignement et semble indiquer un mouvement de l'école vers l'actualisation de la communauté. Cependant, les résultats suggèrent également que la nature néolibérale de l'enseignement public en Canada et aux États Unis en tant que produit du colonialisme conduit à l'épuisement professionnel, au désenchantement et à la dégradation des performances professionnelles des artistes-enseignants de la même manière que les enseignants certifiés, empêchant la pleine exécution d’un programme pédagogique basé sur le Hip-Hop comme forme de pédagogie culturellement durable/revitalisante. Cette étude a été menée à travers un mélange d'ethnographie critique et de théorie constructiviste fondée sur une période de trois ans

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,473
Score d'incertitude au seuil0,941

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0240,019
Communication savante0,0090,002
Science ouverte0,0020,009
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,359 · 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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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