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Record W4401094085 · doi:10.14393/ufu.di.2024.5036

Aquilombar-se: experiências de uma professora preta de francês e de estudantes pretas(os) e pardas(os) no projeto Linguafro

2024· dissertation· pt· W4401094085 on OpenAlexaboutno aff
M. M. P. S. MOURA

Bibliographic record

Venuenot available
Typedissertation
Languagept
FieldArts and Humanities
TopicLinguistics and Education Research
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

La présente dissertation avait pour objectif de comprendre les expériences vécues en tant que professeure de français noire, ainsi que celles des étudiant.e.s participant.e.s à la recherche, noir.e.s et métis.se.s, en vue de la construction d'un espace d'enseignement et d'apprentissage du français décolonial, afrocentré et affirmatif dans le cadre du cours d'extension en ligne Linguafro. En outre, j'ai cherché à discuter des possibles tensions venues de ce processus dans ce contexte, ainsi qu'à comprendre l'expérience des participants au niveau de leur appartenance à cet espace d'enseignement et d'apprentissage affirmatif des langues. Cette recherche exploratoire et qualitative a suivi la théorie et méthodologie de la Recherche Narrative, telle que proposée par Clandinin et Connelly (2000, 2015), qui reconnaissent l'importance d'enquêter de manière narrative sur les expériences vécues pour une meilleure compréhension du phénomène. Des concepts tels que le racisme, le colonialisme, la décolonialité, les actions affirmatives, l'afrocentricité, les pratiques pédagogiques dans le contexte de la Loi 10.639, la dé-étrangéisation du matériel didactique et l'alphabétisation raciale critique pour l'identité et la conscience raciales et les relations ethno-raciales ont été discutés. Les participants étaient Cristina, Oliveira, Laurindo et moi-même, qui nous déclarons être tous, des personnes noires et métisses. Les réunions se sont déroulées en ligne, en groupe ou individuellement, de manière synchrone via Google Meet et de manière asynchrone via WhatsApp. Au cours des conversations, nous avons discuté des histoires racontées, des expériences vécues en classe et des expériences vécues en dehors de la classe. Les analyses ont été effectuées de manière narrative dans la perspective de composition des sens de Clandinin et Connelly (2015), en cherchant à comprendre les tensions qui ont émergé, en tenant compte des hypothèses théoriques d'Ely, Vinz, Downing et Anzul (2005). En somme, j'ai observé que le principe des narratives initiales a contribué à mon développement personnel, académique et professionnel en tant qu'enseignante, chercheuse et femme noire, ainsi qu'à l'éveil de mon identité et de ma conscience raciale et à la remise en question de mon ascendance et de mes choix tout au long de mon parcours académique et professionnel. En abordant à la fois mes récits et ceux des participants, j'ai pu échapper au danger de l'histoire unique par la valorization et la reconnaissance de leurs voix et leurs expériences. J'ai réalisé que des multiples histoires de racisme nous imprègnent, et l'espace de la classe permet d'évoluer vers une approche et un programme d'enseignement décoloniaux, ainsi que vers la dé-étrangéisation du matériel didactique de la langue, en mettant l'accent sur l'accès à une éducation antiraciste pour les relations ethno-raciales. Enfin, l'enseignement et l'apprentissage de langues étrangères pour les personnes noires, dans le contexte de Linguafro, permet de lutter contre les inégalités raciales, de promouvoir l'inclusion et de construire un espace de discussion dans un environnement d'écoute active et attentive, sensible et inclusif pour l'autonomisation et la construction des identités des étudiant.e.s noir.e.s.

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)0.009
metaresearch head score (Gemma)0.015
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 score0.018
Threshold uncertainty score0.045

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0090.015
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0180.012
Scholarly communication0.0060.004
Open science0.0010.009
Research integrity0.0020.004
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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 head0.055
GPT teacher head0.378
Teacher spread0.322 · 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".

Quick stats

Citations0
Published2024
Admission routes1
Has abstractyes

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