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Content Analysis of Textbooks via Natural Language Processing: Findings on Gender, Race, and Ethnicity in Texas U.S. History Textbooks
dc.contributor | Jurafsky, P. | |
dc.contributor | Bromley, P. | |
dc.contributor.author | Demszky, D. | |
dc.contributor.author | Li, L. | |
dc.coverage.spatial | Estados Unidos | |
dc.date.accessioned | 2021-05-13T18:57:30Z | |
dc.date.available | 2021-05-13T18:57:30Z | |
dc.date.issued | 2020-06-17 | |
dc.identifier | https://doi.org/10.1177/2332858420940312 | |
dc.identifier.uri | https://acervodigitaleducativo.mx/handle/acervodigitaledu/31266 | |
dc.description.abstract | El estudio hace un análisis a 15 libros de texto de historia de EE.UU. ampliamente utilizados en Texas entre 2015 y 2017, estudiando su representación de grupos históricamente marginados. Se encontró que la gente latina rara vez se discute, y las figuras famosas más comunes son casi todos hombres blancos. Los enfoques basados en el léxico muestran que los negros son descritos como ejecutores de acciones asociadas con bajo estatus y poder. La inclusión de palabras revela que las mujeres tienden a ser discutidas en los contextos del trabajo y el hogar. El modelado de temas destaca la mayor prominencia de los temas políticos en comparación con los sociales. También se encontró que los condados más conservadores tienden a comprar libros de texto con menos representación de mujeres y personas negras. | |
dc.format.extent | 27 paginas | |
dc.language.iso | en | |
dc.rights | Acceso abierto | |
dc.rights.uri | Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0) | |
dc.subject | Actualización de los conocimientos | |
dc.subject | Aprendizaje activo | |
dc.subject | Autoaprendizaje | |
dc.subject.classification | Enseñanza y formación | |
dc.title | Content Analysis of Textbooks via Natural Language Processing: Findings on Gender, Race, and Ethnicity in Texas U.S. History Textbooks | |
dc.type | Artículo original | |
dc.description.version | Versión publicada | |
dc.identifier.collectionade | acervodigitaledu/26140 | |
dc.identifier.url | https://doi.org/10.1177/2332858420940312 |
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