The Problem of `Authentic Experience': Storytelling in Anti-Racist and Anti-Homophobic Education
Notice bibliographique
Résumé
Educational workshops are a common approach to addressing racism and homophobia in institutional and organizational settings. One underlying rationale of these efforts is that more knowledge of “the other” — non-white and queer participants — will lead to greater equity. This article investigates this premise through empirical research into anti-racist and anti-homophobic workshops in a variety of settings. In particular, our analysis focuses on the uses of “storytelling” and other workshop strategies commonly employed to encourage the disclosure of personal stories by and about the “other.” We argue that, particularly in anti-racist contexts, these strategies have exacted a heavy toll on the tellers, reinforced the exclusionary notions of identity that underlie a racist culture, and had only a limited effect in fostering organizational change. While many of these same problems are present in anti-homophobia educational workshops, differences in the relations of power between the “tellers” and the “listeners,” between who is solicited to tell stories and how, and in the nature of sexual versus racial identity also suggest important distinctions between these different forms of educational practice. Within this context however, queer youth of color and transgender youth continue to report that storytelling can exact a heavier toll on them than others. There is little empirical literature analyzing anti-oppression workshops and their effects in both schools and community organizations. Our study addresses this gap in the sociological literature.
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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 | 0,036 | 0,083 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,033 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,016 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».