Bring the sun: Shifting school culture through Hip-hop based school change
Bibliographic record
Abstract
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
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 imitationNot 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.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.024 | 0.019 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.002 |
| Open science | 0.002 | 0.009 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
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.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".