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Enregistrement W1964645292 · doi:10.1080/15426432.2011.587387

Challenging Anthropocentricism in Social Work Through Ethics and Spirituality: Lessons from Studies in Human-Animal Bonds

2011· article· en· W1964645292 sur OpenAlexaffabout
Cassandra Hanrahan

Notice bibliographique

RevueJournal of Religion & Spirituality in Social Work Social Thought · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueSocial Work Education and Practice
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnthropocentrismSpiritualitySociologySocial workEnvironmental ethicsField (mathematics)Value (mathematics)Diversity (politics)Engineering ethicsEpistemologyPerspective (graphical)Political scienceLawMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During the process of teaching theoretical foundations in a Canadian school of social work, I sought to combine my teaching of critical anti-oppressive practice (AOP) with established ideas from the field of human-animal bonds (HAB) and from the spiritual experiences arising within my relationships to companion animals. This article addresses the challenges I confronted by identifying speciesism, a specific form of discrimination based on species not recognized within social work's anti-oppressive practice paradigm. I argue that anti-oppressive social work is, in effect, oppressive because it informs a perspective that prioritizes humans over other animals, nature, and the planet. By drawing on the extensive body of literature in the field of HAB, which like AOP is informed by critical social theories, this article highlights how an AOP approach is delimited to diversity among humans. The implication of anthropocentrism as the central organizing principle of AOP social work is that it limits the profession's value framework and the potential for sustainable outcomes for well-being among all beings. Pathways to address these implications are offered by reference to work that explores issues of spirituality and ethics in both social work and HAB research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesIntégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,268
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,006
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,294
Tête enseignante GPT0,493
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations45
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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