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Enregistrement W2315554791 · doi:10.1177/1541344613488834

Exploring Dimensions of Critical Reflection in Activist–Facilitator Practice

2013· article· en· W2315554791 sur OpenAlexaffabout
Cindy L. Hanson

Notice bibliographique

RevueJournal of Transformative Education · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueCritical and Liberation Pedagogy
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReflexivityFacilitatorSociologyReflection (computer programming)Critical reflectionTransformative learningReflective practiceEngineering ethicsPedagogyFacilitationCritical theoryPower (physics)Critical consciousnessEpistemologyPsychologySocial scienceSocial psychologyComputer scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article explores how 14 diverse, Canadian activist–facilitators working in international development experience and understand critical reflection as a component of participatory methodologies in facilitation practices. The findings, based on my doctoral study, demonstrate that although critical reflection is often discussed as integral to participatory approaches of facilitation using critical pedagogies, understandings and experiences of what that means in practice vary. For example, study participants often expressed practicing critical reflection through technical-rational approaches and seldom distinguished between critical reflection, reflexivity, and reflection. The findings illustrate three main challenges to applying critical reflection in practice: (1) time and value given to critical reflection; (2) institutional requirements; and (3) personal vulnerability. The results have implications for critical feminist pedagogies, including the development of critically reflective practices that challenge dominant ideologies and hierarchical power structures. The study demonstrates lessons for deepening pedagogical practices around critical reflection and reflexivity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,074
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,351

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,074
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,003
Études des sciences et des technologies0,0170,079
Communication savante0,0250,019
Science ouverte0,0040,023
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,156
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,295 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations18
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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