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Record W2945681636 · doi:10.7202/1059127ar

Inspirée face aux défis : l’expérience d’une professeure non autochtone en lien à l’intégration des perspectives autochtones dans la formation des enseignants en contexte minoritaire francophone manitobain

2019· article· fr· W2945681636 on OpenAlexaffvenue
Laura Sims

Bibliographic record

VenueCahiers franco-canadiens de l Ouest · 2019
Typearticle
Languagefr
FieldSocial Sciences
TopicEducation, sociology, and vocational training
Canadian institutionsUniversité de Saint-Boniface
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPolitical scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’intégration des perspectives autochtones en éducation est importante lorsqu’on entreprend d’aborder les inégalités et les injustices subies depuis longtemps par les Autochtones à cause de stéréotypes négatifs et du racisme. Comme pédagogues non autochtones et alliés, nous avons un rôle à jouer. Par contre, appuyer le processus avec dignité et respect n’est pas toujours évident. En effet, cette démarche amène un questionnement sur le sens réel de l’intégration des perspectives autochtones et sur les stratégies d’enseignement à déployer pour y parvenir: que devrais-je faire sur le plan pédagogique? Par où commencer? Le but de cet article est de partager mon expérience comme facilitatrice de l’apprentissage et des connaissances autochtones lors de l’enseignement du cours Perspectives autochtones en contexte scolaire au baccalauréat en éducation, à l’Université de Saint-Boniface. Contextualisée par la littérature pertinente, cette exploration traite de la façon dont j’ai abordé et mis en oeuvre le cours depuis les six dernières années. Plus précisément, j’explore mon rôle en tant que pédagogue, mes objectifs, mon approche pour construire une communauté d’apprentissage enrichissante. Je discute de la façon dont le cours a été mis en oeuvre de manière participative. Des considérations pour l’enseignement de ce cours dans un contexte francophone minoritaire manitobain sont explorées.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.003
metaresearch head score (Gemma)0.002
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
Consensus categoriesScience and technology studies
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.164
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0030.002
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0030.007
Scholarly communication0.0000.002
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.044
GPT teacher head0.333
Teacher spread0.288 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designQualitative
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations4
Published2019
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