The whiteness of green: Racialization and environmental education
Notice bibliographique
Résumé
Numerous research studies have explored how institutions such as schools are produced as white spaces. Whiteness is a socio‐spatial process that constitutes particular bodies as possessing the normative, ordinary power to enjoy social privilege. Within the Canadian colonial context, whiteness has been produced historically through the violent confiscation of land and resources from Indigenous Peoples. This violence has been silenced through grand narratives of Canadian “tolerance,” and white‐settler fantasies of the Canadian landscape as empty and wild. Many environmental education programs continue to rely upon and reproduce these colonial ideas of race and space. Escaping the classroom, Canadian environmental education programs propose to advance personal and educational decolonization through experiential land‐based learning. Integrating the discussions in anti‐racist, anti‐colonial education with the literature on race and nature, this qualitative article draws from student interviews and artefacts to interrogate how whiteness continues to be normalized within environmental education through various dominant narratives of Canadian nation building, such as: the disaffiliation of whiteness from the violence of colonialism, reifying Canadianness as goodness and innocence; the ongoing erasure of Indigenous Peoples and histories from the land; and the reification of wilderness as an essentialized, empty space. These narratives continue to entitle white people to occupy and claim originary status in Canada, signifying wilderness and the environment as a white space.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,029 | 0,031 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».