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Record W3133329700 · doi:10.82308/9137

Blackness, exclusion, and the law in the history of Canada’s public schools, Ontario and Québec, 1850–present

2018· article· en· W3133329700 on OpenAlexaboutno aff
Rachel Zellars

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2018
Typearticle
Languageen
FieldSocial Sciences
TopicCanadian Identity and History
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsLawPolitical scienceHistorySociology

Abstract

fetched live from OpenAlex

À la vue des pratiques courantes de discrimination envers les Noirs à l’école, ce projet émet une théorie sur les façons dont la violence à l’école publique, partout au Canada, a eu un impact sur la vie des familles Noires et de leurs enfants depuis plus de 100 ans, soit depuis le début du 19e siècle. Nombre de chercheurs ont d’ailleurs documenté l’histoire de la violence à l’école en Ontario et en Nouvelle-Écosse.Ce projet s’appuie sur de telles recherches et place Montréal au sein de cette histoire. Bien que ce projet fournisse une vision historique de l’histoire de la violence envers les Noirs au sein de l’institution qu’est le système scolaire public, il propose aussi un canevas du racisme anti-Noir canadien. Il définit également une théorie critique plus ferme sur la race, dans un contexte historique canadien, que les théories qui avaient été émises auparavant par les juristes et les historiens. Plus important encore, ce projet utilise en toile de fond la migration des Noirs au Canada au 19e siècle – provoquée à son apogée par la Loi sur les esclaves fugitifs de 1850 – pour relater une interprétation plus nuancée du Chemin de fer clandestin et démystifier sa réputation de destination ultime pour les réfugiés Noirs qui aspiraient à la sécurité et à la liberté. Je propose plutôt que l’histoire de la discrimination à l’école publique, qui a coïncidé avec la migration des Noirs, porte un meilleur éclairage historique sur la tradition canadienne de violence envers les Noirs.

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 machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Qualitative · Consensus signal: Qualitative
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.289
Threshold uncertainty score0.824

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.004
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0030.004
Science and technology studies0.0390.022
Scholarly communication0.0070.002
Open science0.0020.003
Research integrity0.0020.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0070.000

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 head0.017
GPT teacher head0.200
Teacher spread0.183 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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".

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Published2018
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